ĐẠI HỌC HUẾ

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NÔNG LÂM

*****

TRẦN THỊ PHƯỢNG

ẢNH HƯỞNG CỦA HẠN HÁN ĐẾN QUẢN LÝ VÀ SỬ

DỤNG ĐẤT TRỒNG LÚA TẠI HUYỆN HÒA VANG,

THÀNH PHỐ ĐÀ NẴNG

TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ

QUẢN LÝ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG

Chuyên ngành: QUẢN LÝ ĐẤT ĐAI

Mã số: 9.85.01.03

Huế - 2019

Công trình hoàn thành tại:

Trường Đại học Nông Lâm, Đại học Huế

Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS. Huỳnh Văn Chương

Phản biện 1:

Phản biện 2:

Phản biện 3:

1

MỞ ĐẦU

1. Tính cấp thiết của đề tài

Đà Nẵng là một thành phố lớn ven biển nằm trong vùng kinh

tế trọng điểm miền Trung, Việt Nam. Kể từ khi trở thành thành phố

trực thuộc Trung ương (năm 1997) cho đến nay, Đà Nẵng đã có

những bước phát triển nhanh chóng và được xem là một trong

những thành phố có tốc độ đô thị hóa tương đối nhanh và mạnh.

Trong những năm gần đây, diện tích đô thị của thành phố liên tục

mở rộng với tốc độ đô thị hóa cao. Hòa Vang là huyện đất liền duy

nhất của thành phố, với diện tích đất nông nghiệp chiếm phần lớn

so với tổng diện tích tự nhiên. Theo kết quả báo cáo thống kê đất

đai trong những năm gần đây cho thấy diện tích đất trồng lúa trên

địa bàn huyện có xu hướng giảm mạnh. Vào mùa khô trên địa bàn

huyện thường xảy ra hiện tượng khô hạn, thiếu nước phục vụ sản

xuất lúa. Với tốc đô đô thị hóa diễn ra nhanh chóng, việc chuyển

đổi diện tích đất trồng lúa sang sử dụng vào các mục đích khác sẽ

là thách thức lớn không chỉ đối với người nông dân mà ngay cả đối

với các ban ngành liên quan tại huyện. Chính vì vậy, trong phương

án quy hoạch sử dụng đất của huyện Hòa Vang đến năm 2020, diện

tích đất trồng lúa trên địa bàn huyện chỉ giảm nhẹ.

Trước thực trạng đó, việc đánh giá mô phỏng ảnh hưởng của

hạn hán đến biến động sử dụng đất trồng lúa trên địa bàn huyện

Hòa vang là việc làm cần thiết và có tính chiến lược, góp phần thực

hiện Chương trình mục tiêu quốc gia ứng phó với biến đổi khí hậu

theo Quyết định số 158/2008/QĐ-TTg đã được Thủ tướng chính

phủ phê duyệt ngày 02/12/2008và Chỉ thị 04/CT-TTg của Thủ

tướng Chính phủ ngày 4/2/2016 về việc thực hiện các biện pháp

cấp bách phòng chống hạn và xâm nhập mặn. Trên cơ sở đó, có thể

đề xuất các giải pháp thích ứng với hạn hán trong quá trình quản lý

và sử dụng đất trồng lúa, nhằm hỗ trợ cho các bên liên quan trong

quá trình ra quyết định lập kế hoạch sử dụng đất, xây dựng phương

án quy hoạch sử dụng đất, đặc biệt là người nông dân có thể chủ

động và thích ứng tốt hơn trong quá trình sử dụng đất trồng lúa.

2. Mục tiêu nghiên cứu

Đề tài được thực hiện với những phương pháp nghiên cứu và

cách tiếp cận mới trên thế giới, mục tiêu chung của nghiên cứu này

nhằm đánh giá được thực trạng và ảnh hưởng của hạn hán đến

quản lý và sử dụng đất trồng lúa ở huyện Hòa Vang, thành phố Đà

2

Nẵng. Từ đó, đề xuất một số giải pháp thích ứng với hạn hán trong

công tác quản lý và sử dụng đất trồng lúa tại địa bàn nghiên cứu.

3. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn

a.Ý nghĩa khoa học

Kết quả nghiên cứu của đề tài sẽ góp phần bổ sung và hoàn

thiện cơ sở lý luận và luận cứ khoa học về đánh giá mức độ hạn

hán và ảnh hưởng của hạn hán đến quản lý và sử dụng đất trồng

lúa. Đồng thời, kết quả của công trình nghiên cứu này còn là tài

liệu có giá trị cho quá trình học tập, đào tạo và nghiên cứu khoa

học của ngành Quản lý đất đai, ngành Nông nghiệp và một số

ngành khác có liên quan.

b.Ý nghĩa thực tiễn

Trong bối cảnh biến đổi khí hậu gây ảnh hưởng ngày càng

nghiêm trọng đến sản xuất nông nghiệp, kết quả nghiên cứu của đề

tài sẽ hỗ trợ cho các bên liên quan trong quá trình ra quyết định

liên quan đến quản lý đất đai, lập kế hoạch sử dụng đất, xây dựng

phương án quy hoạch sử dụng đất, các đề án phát triển sản xuất

nông nghiệp, đặc biệt là giúp người nông dân chủ động và thích

ứng tốt hơn với hạn hán trong quá trình sử dụng đất trồng lúa.

4. Tính mới của đề tài

- Xác định được 4 yếu tố ảnh hưởng đến biến động diện tích

đất trồng lúa tại huyện Hòa Vang là hạn hán, chính sách quản lý

đất trồng lúa, thu nhập và đô thị hóa. Đồng thời xác định được ảnh

hưởng của hạn hán đến một số nội dung trong công tác quản lý nhà

nước về đất trồng lúa; và ảnh hưởng của hạn hán đến sử dụng đất

trồng lúa ở cấp huyện, xã và hộ gia đình theo phân vùng địa hình

(miền núi, trung du và đồng bằng).

- Chỉ ra được mức hạn và phân bố của hạn hán về mặt không

gian và thời gian trên diện tích đất trồng lúa tại huyện Hòa Vang

bằng cách sử dụng kết hợp phương pháp đánh giá hạn hán về mặt

khí tượng (SPI) với phương pháp ứng dụng GIS và phương pháp

ứng dụng viễn thám.

- Đề xuất được các nhóm giải pháp thích ứng với hạn hán

trong quá trình quản lý và sử dụng đất trồng lúa phù hợp với thực

tiễn địa phương thông qua kết quả phân tích tính khả thi (dựa trên

năm tiêu chí: tài chính, kỹ thuật, lao động, quản lý và hưởng lợi) của

các giải pháp thích ứng với hạn hán hán đang áp dụng tại huyện.

3

Chương 1. TỔNG QUAN CÁC VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

1.1. CƠ SỞ LÝ LUẬN CỦA CÁC VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

Luận án đã thực hiện nghiên cứu và làm rõ một số vấn đề

liên quan đến bản chất của đối tượng nghiên cứu, bao gồm: Các

vấn đề liên quan đến hạn hán, quản lý sử dụng đất và đất trồng lúa,

các yếu tố ảnh hưởng đến biến động sử dụng đất và đất trồng lúa,

khái niệm và chức năng của GIS, khái niệm và phương pháp phân

loại ảnh viễn thám... Qua đó, góp phần hoàn thiện cơ sở lý luận cho

các nội dung nghiên cứu của đề tài.

1.2. CƠ SỞ THỰC TIỄN CỦA CÁC VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

Phản ánh những kết quả của quá trình nghiên cứu về thực

trạng hạn hán, thực trạng biến động diện tích đất trồng lúa trên thế

giới và ở Việt Nam từ trước cho đến những năm gần đây nhằm làm

rõ và cung cấp thêm luận cứ về cơ sở thực tiễn cho các vấn đề

nghiên cứu có liên quan đến luận án.

1.3. MỘT SỐ CÔNG TRÌNH LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN

Các công trình nghiên cứu liên quan đến lĩnh vực nghiên

cứu của luận án được tổng hợp, phân tích các từ kết quả nghiên

cứu của các nhà khoa học uy tín ở nhiều nước trên thế giới và ở

nhiều vùng miền của Việt Nam. Các công trình nghiên cứu ở các

nước trên thế giới được trình bày theo quy mô từ toàn cầu, các

châu lục, đặc biệt tập trung vào Châu Á, và một số nước lân cận.

Các công trình nghiên cứu ở Việt Nam được trình bày theo từng

vùng miền. Nhìn chung, trên thế giới và ở Việt Nam đã có khá

nhiều công trình nghiên cứu liên quan đến vấn đề hạn hán và sử

dụng đất, hoặc dưới dạng các đề tài, dự án trong nước và hợp tác

quốc tế, hoặc dưới dạng các nhiệm vụ thường xuyên của một số cơ

quan, tổ chức có liên quan. Tuy nhiên, các nghiên cứu cụ thể cho

huyện Hòa Vang, thành phố Đà Nẵng vẫn chưa được thực hiện.

Chương 2. ĐỐI TƯỢNG, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP

NGHIÊN CỨU

2.1. PHẠM VI, ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU

2.1.1. Phạm vi nghiên cứu

- Phạm vi không gian: Đề tài được thực hiện trên địa bàn

huyện Hòa Vang, thành phố Đà Nẵng.

- Phạm vi thời gian: Các số liệu kinh tế-xã hội và các số liệu

khác có liên quan đến đề tài được thu thập trong giai đoạn 1997-2016.

4

2.1.2. Đối tượng nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu của đề tài này bao gồm:

- Toàn bộ diện tích đất trồng lúa của huyện Hòa Vang, thành

phố Đà Nẵng;

- Mức độ hạn hán theo thời gian và không gian trên diện tích

đất trồng lúa giai đoạn 1997-2016 của địa bàn nghiên cứu;

- Ảnh hưởng của hạn hán đến công tác quản lý và sử dụng

đất trồng lúa tại huyện Hòa Vang.

2.2. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU

- Đặc điểm điều kiện tự nhiên, kinh tế-xã hội và cơ cấu sử

dụng đất của huyện Hòa Vang, thành phố Đà Nẵng.

- Biến động diện tích đất trồng lúa giai đoạn 1997-2016 tại

địa bàn nghiên cứu.

- Thực trạng hạn hán giai đoạn 1997-2016 tại huyện Hòa Vang.

- Ảnh hưởng của hạn hán đến quản lý và sử dụng đất trồng lúa

tại huyện Hòa Vang.

- Đề xuất một số giải pháp thích ứng với hạn hán trong công

tác quản lý và sử dụng đất trồng lúa phù hợp với điều kiện thực tế

của địa phương.

2.3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.3.1. Phương pháp thu thập số liệu thứ cấp

Phương pháp thu thập số liệu thứ cấp chủ yếu để thu thập

các số liệu, tài liệu phục vụ cho các nội dung liên quan đến nghiên

cứu tổng quan các vấn đề có liên quan đến đề tài, số liệu về điều

kiện tự nhiên, kinh tế - xã hội, cơ cấu sử dụng đất, thống kê đất đai,

tình hình thực hiện công tác quản lý Nhà nước về đất đai, số liệu

lượng mưa và nhiệt độ của các năm trong giai đoạn nghiên cứu, thu

thập các ảnh viễn thám bay chụp vùng nghiên cứu để làm dữ liệu

đầu vào cho phương pháp giải đoán ảnh viễn thám và đánh giá ảnh

hưởng của hán hán đến sử dụng đất trồng lúa về mặt không gian.

2.3.2. Phương pháp thu thập số liệu sơ cấp

2.3.2.1. Phương pháp thảo luận nhóm tập trung

Đề tài đã tiến hành tổ chức 01 buổi thảo luận nhóm tập trung

ở cấp huyện bao gồm các thành phần tham dự: đại diện Phòng

NN&PTNT, Phòng TN&MT huyện Hòa Vang, Chi nhánh Văn

phòng Đăng kí đất đai tại huyện Hòa Vang, Văn phòng UBND

huyện Hòa Vang, Công ty quản lý và khai thác thủy lợi Đà Nẵng,

Trạm khuyến nông huyện; và 03 buổi thảo luận nhóm tập trung ở

5

cấp xã (các xã cùng phân vùng địa hình tổ chức họp chung). Nội

dung thảo luận nhóm nhằm thu thập những thông tin liên quan đến

xu hướng biến động diện tích đất trồng lúa, các yếu tố ảnh hưởng

đến biến động diện tích đất trồng lúa, thực trạng hạn hán đã xảy ra

trên địa bàn huyện và những ảnh hưởng của hạn hán đến công tác

quản lý và sử dụng đất trồng lúa.

2.3.2.2. Phương pháp tham vấn các bên liên quan bằng phiếu hỏi

Phương pháp này được sử dụng để tham vấn các cán bộ,

lãnh đạo Phòng NN&PTNT, Phòng TN&MT huyện Hòa Vang, về

các nội dung có liên quan đến thực trạng hạn hán và ảnh hưởng của

hạn hán đến sử dụng đất trồng lúa trên địa bàn huyện Hòa Vang

trong giai đoạn nghiên cứu. Dựa trên nội dung cần tham vấn, đề tài

đã lập được danh sách những cán bộ ở cấp huyện, xã có chuyên

môn và vị trí công tác có liên quan trực tiếp đến công tác quản lý

và sử dụng đất trồng lúa tại huyện Hòa Vang. Danh sách bao gồm

42 người, trong đó: 5 người thuộc Phòng NN&PTNT, 4 người

thuộc Phòng TN&MT, 3 người/xã của 11 xã trong huyện. Mặc dù

số phiếu tham vấn được gửi đi là 42, nhưng do một số nguyên nhân

khách quan đề tài chỉ thu về được kết quả 35 phiếu của 35/42

người tham vấn. Trong đó có 2 phiếu (1 lãnh đạo và 1 chuyên viên)

của phòng Tài nguyên và Môi Trường, 2 phiếu (1 lãnh đạo và 1

chuyên viên) của phòng NN&PTNT, 31 phiếu của lãnh đạo và cán

bộ (phục trách công tác địa chính hoặc nông nghiệp) của 11 xã trên

địa bàn huyện Hòa Vang.

2.3.2.3. Phương pháp phỏng vấn hộ

Do diện tích đất trồng lúa phân tán ở cả 11 xã trên địa bàn

huyện nên đề tài tiến hành chọn mẫu theo phương pháp ngẫu nhiên

phân tầng. Cụ thể là huyện Hòa Vang được chia thành 3 vùng địa

hình gồm vùng núi, trung du và đồng bằng. Ở vùng núi chọn 3 xã

Hòa Ninh, Hòa Phú và Hòa Liên; vùng trung du chọn 2 xã Hòa Nhơn

và Hòa Sơn, vùng đồng bằng chọn 2 xã Hòa Châu và Hòa Tiến. Trong

các xã tiếp tục chọn thôn và các xứ đồng trong thôn có đất trồng lúa bị

hạn để lập danh sách các hộ điều tra. Các hộ được đưa vào danh sách

để lựa chọn phỏng vấn phải thỏa mãn các tiêu chí: có đất trồng lúa,

hiện đang trực tiếp tham gia sản xuất lúa và có có một phần hoặc toàn

bộ diện tích đất trồng lúa bị ảnh hưởng bởi hạn hán. Tổng số hộ thỏa

mãn cả 3 tiêu chí trên địa bàn huyện là 2650 hộ. Áp dụng công thức

của Slovin (1984) để tính số mẫu điều tra:

6

n = N/(1 + Ne2)

Trong đó: N là số quan sát tổng thể; e là sai số cho phép.

Nghiên cứu này lựa chọn mức sai số cho phép là 0,05 tương ứng

với độ tin cậy 95%. Tổng số hộ đã điều tra trong đề tài là 347 hộ,

trong đó: nhóm xã miền núi là 173 hộ, nhóm xã trung du là 111 hộ,

nhóm xã đồng bằng là 63 hộ. Nội dung phỏng vấn hộ được dùng để

đánh giá ảnh hưởng của hạn hán đến sử dụng đất trồng lúa ở cấp hộ

gia đình bằng phiếu điều tra được thiết kế sẵn.

2.3.3. Phương pháp khảo sát thực địa

Dựa trên kết quả ảnh viễn thám được cắt theo ranh giới và

giải đoán sơ bộ bằng mắt, đề tài đã tiến hành xác định tuyến khảo

sát theo phân bố của diện tích đất trồng lúa ở huyện Hòa Vang.

Trong quá trình khảo sát đề tài đã sử dụng máy định vị GPS cầm

tay Garmin etrex 10 để xác định tọa độ và ghi nhận đặc tính hiện

trạng tại vị trí các điểm khảo sát.Tổng số điểm GPS được thu thập

là 175 ở khu vực đất trồng lúa, trong đó 85 điểm dùng để làm khóa

giải đoán, 90 điểm còn lại được sử dụng để đánh giá độ chính xác

của kết quả giải đoán ảnh viễn thám. Phương pháp này còn được

áp dụng để khảo sát thực địa một số địa điểm, công trình… để

kiểm tra sự phù hợp giữa số liệu, thông tin trong các báo cáo và tài

liệu thứ cấp cũng như kết quả phân tích và xử lý số liệu của đề tài

với thực trạng tại địa bàn nghiên cứu.

2.3.4. Phương pháp ứng dụng viễn thám

2.3.4.1. Phương pháp giải đoán ảnh viễn thám

Các ảnh viễn thám sử dụng trong nghiên cứu này bao gồm

ảnh Landsat TM 5 được tải miễn phí từ trang web

https://earthexplorer.usgs.gov/ và ảnh của vệ tinh RapidEye được

cung cấp bởi Dự án nghiên cứu “RapidPlanning” thuộc Trường

Đại học Tuebingen, Cộng hòa liên bang Đức. Thông tin chi tiết của

các ảnh viễn thám được thể hiện ở bảng 2.1.

7

Bảng 2.1. Thông tin các ảnh viễn thám được sử dụng trong đề tài

STT Tên ảnh viễn

thám ID ảnh Ngày chụp

Độ phân giải

không gian (m)

1 RapidEye 4946401_2016-04-

13_RE1_3A_649882 13/04/2016 5 x 5

2 RapidEye 4946501_2016-04-

13_RE1_3A_649882 13/04/2016 5 x 5

3 RapidEye 4946402_2016-04-

26_RE5_3A_649882 26/04/2016 5 x 5

4 RapidEye 4946502_2016-04-

26_RE5_3A_649882 26/04/2016 5 x 5

5 Landsat LC 8 LC08_L1TP_124049_

20150610_20170408_01_T1 10/06/2015 30x30

6 Landsat TM 5 LT05_L1TP_124049_

20110207_20161010_01_T1 07/02/2011 30x30

7 Landsat TM 5 LT05_L1TP_124049_

20100612_20161015_01_T1 12/06/2010 30x30

8 Landsat TM 5 LT05_L1TP_124049_

20060719_20161120_01_T1 19/07/2006 30x30

9 Landsat ETM 7 LE07_L1TP_124049_

20020513_20170130_01_T1 13/05/2002 30x30

10 Landsat TM 5 LT51250491997

134BKT00 14/05/1997 30 x 30

Các ảnh viễn thám được giải đoán bằng phương pháp phân loại

có kiểm định (Supervised Classification) với thuật toán xác xuất cực

đại (Maximum Likelihood) trên phần mềm ERDAS IMAGINE 2015.

2.3.4.2. Phương pháp đánh giá độ chính xác kết quả giải đoán ảnh

Chỉ số giá trị khác biệt (Separability value) của các lớp sử

dụng đất: Sử dụng công thức Jeffries-Matusita Distance (J) để tính

toán sự khác biệt về mức xác suất phân bố của các cặp khóa giải

đoán. Giá trị J nằm trong khoảng từ 0 đến 2,0. Trong đó, J > 1,9

thể hiện sự khác biệt giữa các lớp sử dụng đất ở mức cao, nếu 1,0 ≤

J ≤1,9 thể hiện sự khác biệt giữa các lớp sử dụng đất ở mức trung

bình, và nếu J < 1,0 thể hiện sự khác biệt giữa các lớp sử dụng đất

ở mức thấp.

Sử dụng ma trận sai số phân loại để xác định độ chính xác

giải đoán ảnh, kết quả tính được dựa vào tỷ lệ phần trăm sai số bỏ

sót, tỷ lệ phần trăm sai số nhầm lẫn và độ chính xác tổng số. Độ

chính xác tổng số của kết quả giải đoán được tính như sau:

Độ chính xác tổng số = Tổng pixel phân loại đúng/Tổng pixel được

phân loại

8

Đánh giá mức độ chấp nhận kết quả phân loại bằng chỉ số

Kappa. Chỉ số Kappa có giá trị từ 0 đến 1. Theo Anthony J. và Joanne

M. (2005) mức độ chấp nhận sử dụng của chỉ số Kappa trong đề tài là

ở mức tốt (K= 0,61 đến 0,80) đến rất tốt (từ 0,81đến 1).

2.3.5. Phương pháp ứng dụng GIS

2.3.5.1. Ứng dụng GIS để thành lập bản đồ và phân tích biến động

- Công cụ GIS được sử dụng trong nghiên cứu này để thành

lập bản đồ hiện trạng đất trồng lúa các năm 1997, năm 2016 và các

năm được xác định có xảy ra hạn hán ở vùng nghiên cứu từ kết quả

giải đoán ảnh viễn thám.

- Thành lập bản đồ biến động diện tích đất trồng lúa giai

đoạn 1997-2016 bằng chức năng phân tích không gian trong phần

mềm ArcGIS 10.2.2. Tính toán các số liệu diện tích đất trồng lúa

dựa trên bản đồ kết quả để thành lập bảng và các biểu đồ về diện

tích đất trồng lúa của 11 xã và toàn huyện.

2.3.5.2. Phương pháp ứng dụng GIS để xác định ảnh hưởng của

hạn hán phân bố theo không gian

Phương pháp nội suy nghịch đảo khoảng cách (Inverse

Distance Weighting - IDW) được sử dụng để nội suy giá trị lượng

mưa của 4 trạm quan trắc và 4 trạm mô phỏng ở khu vực nghiên cứu.

IDW được tính toán theo công thức:

𝑓(𝑥) =∑ 𝑤𝑖(𝑥)𝑦𝑖𝑖

∑ 𝑤𝑖(𝑥)𝑖

, 𝑤𝑖(𝑥) = (1

‖𝑥 − 𝑥𝑖‖) " , 𝑝 = 2

Trong đó 𝑓(𝑥) là giá trị tại điểm cần xác định; |x-xi|: Giá trị

đại số khoảng cách giữa điểm đã biết thứ i với điểm cần xác định;

yi: Là giá trị tại điểm thứ I; p: Là giá trị ảnh hưởng của khoảng

cách. Giá trị p càng lớn thì ảnh hưởng của các điểm ở xa càng thấp,

thông thường p = 2.

2.3.6. Phương pháp đánh giá hạn hán Chỉ số chuẩn hoá giáng thuỷ (SPI) là một chỉ số được tính

toán dựa trên cơ sở xác suất lượng giáng thủy trong một thời gian

nào đó do Mckee và cs. (1993) đề xuất.

Chỉ số SPI được tính bằng công thức:

RRSPI

Trong đó R là lượng mưa thực tế; R là lượng mưa trung bình

nhiều năm (thời đoạn tính); σ là độ lệch tiêu chuẩn. Chỉ số SPI

được tính toán dựa trên xác suất của lượng mưa quan trắc cho các

9

khoảng thời gian khác nhau như 1 tháng, 3 tháng, 6 tháng, 12

tháng... Nghiên cứu này sử dụng chỉ số SPI 1 tháng để tính toán

mức hạn trong vụ Hè Thu và Đông Xuân. Mức độ hạn hán được

phân ngưỡng như sau: 2 ≤ SPI ≤ 3: Cực kỳ ẩm ướt; 1,5 ≤ SPI ≤

1,99: Rất ẩm ướt; 1,0 ≤ SPI ≤ 1,49: Tương đối ẩm ướt; –0,99 ≤ SPI

≤ 0,99: Gần chuẩn; –1,0 ≤ SPI ≤ 1,49: Tương đối khô; –1,5 ≤ SPI ≤

–1,99: Khô nặng; –2 ≤ SPI ≤ –3: Cực kỳ khô Thomas B. McKee và

cs (1993), World Meteorological Organization (2012).

2.3.7. Phương pháp phân tích và xử lý số liệu

Nghiên cứu này sử dụng kết hợp hai phần mềm trong quá

trình xử lý số liệu, bao gồm:

- Phần mềm Excel được sử dụng để xử lý thống kê, tính toán

các số liệu về biến động diện tích đất đai, cơ cấu kinh tế, tính toán

chỉ số SPI...

- Phần mềm SPSS được sử dụng để tính toán các thông số

bằng chức năng mô tả thống kê, phân tích hồi quy tuyến tính bội để

thành lập phương trình xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến

biến động sử dụng đất trồng lúa, ảnh hưởng của hạn hán đến công tác

quản lý và sử dụng đất trồng lúa trên địa bàn huyện Hòa Vang.

Để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến biến động sử dụng đất

trên địa bàn huyện Hòa Vang, đề tài dựa trên việc tính toán các chỉ

số R, R2 hiệu chỉnh và hồi quy tuyến tính bội.

+ Tính toán hệ số tương quan Pearson (r): Hệ số tương quan

này được tính toán nhằm kiểm tra mối tương quan tuyến tính giữa

các biến số. Hệ số tương quan có giá trị trong khoảng (-1 đến 1).

Các giá trị khác trong khoảng (-1,1) cho biết mức độ phụ thuộc

tuyến tính giữa các biến. Hệ số tương quan càng gần với -1 và 1 thì

tương quan giữa các biến càng mạnh.

+ Kiểm định T-test: Được sử dụng để kiểm định giá trị

trung bình của các biến (15 nội dung quản lý Nhà nước về đất đai)

với giá trị kiểm định tương đương với các mức đánh giá (ảnh

hưởng ít, ảnh hưởng trung bình và ảnh hưởng lớn) nhằm xem giá

trị trung bình của các biến có bằng giá trị kiểm định hay không.

+ Hệ số xác định R2 hiệu chỉnh: Khi thêm càng nhiều biến

vào mô hình nghiên cứu thì R2 sẽ tăng lên, dẫn đến việc nhiều biến

không cần thiết sẽ được đưa vào mô hình. Để tránh hiện tượng

này, đề tài đã dùng hệ số xác định R2 hiệu chỉnh.

10

+ Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến:Phân tích hồi quy sẽ

xác định mối quan hệ giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập. Để

thực hiện điều này, mô hình hồi quy tuyến tính đa biến giữa biến

phụ thuộc và các biến độc lập đã được xây dựng.

Y = β0 + β1X1+ β2 X2 + … + βn Xn

Trong đó:

β0: Hệ số tự do (hệ số chặn), là điểm xuất phát của đường

hồi quy lý thuyết, nêu lên ảnh hưởng của các nhân tố khác ảnh

hưởng đến giá trị Y; β0, β1, …, βn: Hệ số hồi quy; X1, X2,…, Xn: Trị

số của tiêu thức gây ra ảnh hưởng (các yếu tố ảnh hưởng đến biến

động diện tích đất trồng lúa); Y: Trị số điều chỉnh của tiêu thức

chịu ảnh hưởng (Kết quả biến động diện tích đất trồng lúa); Mức ý

nghĩa được xác lập cho các kiểm định và phân tích là 10% (độ tin

cậy 90%). Tiêu chuẩn chấp nhận phù hợp của mô hình tương quan

hồi quy được sử dụng trong nghiên cứu này là: Kiểm định giá trị

thống kê F phải có giá trị sig < 0,1; Tiêu chuẩn chấp nhận các biến

có giá trị Tolerance > 0,5.

Chương 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

3.1. ĐIỀU KIỆN TỰ NHIÊN, KINH TẾ - XÃ HỘI VA CƠ CẤU

SỬ DỤNG DẤT CỦA HUYỆN HOA VANG

3.1.1. Điều kiện tự nhiên

Hòa Vang là huyện ngoại thành của thành phố Đà Nẵng, có

tọa độ từ 15055’ đến 16031’ vĩ độ Bắc và từ 1080 49’ đến 108014’

kinh độ Đông, gồm 11 xã: Hoà Bắc, Hoà Ninh, Hoà Liên, Hoà Sơn,

Hoà Nhơn, Hoà Phong, Hoà Khương, Hoà Phú, Hoà Châu, Hoà

Tiến và Hoà Phước với tổng diện tích tự nhiên là 73.317,2 ha.

Huyện có địa hình đa dạng, trải rộng trên cả 3 vùng. Vùng núi ở

phía Tây gồm các xã Hòa Bắc, Hòa Ninh, Hòa Phú và Hòa Liên có

độ cao khoảng từ 400 - 500 m, có diện tích chiếm khoảng 78,66%

tổng diện tích đất tự nhiên toàn huyện. Vùng trung du có đặc trưng

của vùng trung du bán sơn địa, xen kẽ là những cánh đồng hẹp, gồm

các xã Hòa Phong, Hòa Khương, Hòa Sơn và Hòa Nhơn, chiếm

17,18% tổng diện tích tự nhiên toàn huyện. Vùng đồng bằng ở các

xã Hòa Tiến, Hòa Châu và Hòa Phước, chiếm 4,16% tổng diện tích

tự nhiên..

11

3.1.2. Điều kiện kinh tế - xã hội

Ngành nông nghiệp của huyện vẫn còn chiếm tỉ trọng lớn

trong nền kinh tế. Huyện Hòa Vang hiện có 19 hồ chứa nước. Tổng

chiều dài hệ thống kênh mương nội đồng là 451,57 km. Nhìn

chung hệ thống thủy lợi của huyện chỉ mới phát huy được khoảng

50 - 60% năng lực thiết kế, kiên cố hóa được các công trình đầu

mối và kênh chính, còn lại kênh nội đồng chưa được kiên cố.

3.1.3. Cơ cấu sử dụng đất

Theo thống kê đất đai

năm 2016, tổng diện tích đất

huyện Hoà Vang năm 2016 là

73.317,2 ha, Nhóm đất NN có

diện tích 62.865,7 ha; Nhóm đất

PNN: 9.898,7 ha ; và Nhóm đất

CSD: 552,7 ha. Như vậy hơn

2/3 diện tích đất đai của huyện

sử dụng cho các mục đích nông

nghiệp, trong đó có mục đích sử

dụng đất trồng lúa.

3.2. BIẾN ĐỘNG DIỆN TÍCH ĐẤT TRỒNG LÚA TRÊN ĐỊA

BÀN HUYỆN HÒA VANG GIAI ĐOẠN 1997-2016

3.2.1. Bản đồ hiện trạng đất trồng lúa năm 1997 và 2016 của

huyện Hòa Vang

3.2.1.1. Kết quả giải đoán ảnh viễn thám

Nghiên cứu này đã sử dụng 01 cảnh ảnh Landsat TM5 năm

1997, và ghép 04 cảnh ảnh RapidEye năm 2016 nhằm thể hiện

được toàn bộ ranh giới của toàn huyện Hòa Vang.

Độ chính xác giải đoán ảnh viễn thám đối với ảnh Landsat

TM5 năm 1997 giá trị chỉ số J thấp nhất là 1,7 và cao nhất là 2,0.

Đối với ảnh RapidEye năm 2016 giá trị chỉ số khác biệt J cũng

giao động trong ngưỡng từ 1,7 đến 2,0. Độ chính xác phân loại của

các kết quả giải đoán ảnh viễn thám được đánh giá thông qua sai số

nhầm lẫn, sai số bỏ sót, độ chính xác tổng số và hệ số Kappa. Số

liệu cụ thể được trình bày ở bảng 3.5 và bảng 3.6.

Hình 3.6. Cơ cấu sử dụng đất của

huyện Hòa Vang năm 2016

85,75

%

13,5

%

0,75

%Đất Nông

nghiệp

Đất Phi nông

nghiệp

Đất chưa sử

dụng

12

Bảng 3.5. Độ chính xác phân loại ảnh Landsat TM5 năm 1997

Phân loại

Sai Số

nhầm lẫn

(%)

Độ chính xác phân

loại có tính đến sai số

nhầm lẫn

Sai số

bỏ sót

(%)

Độ chính xác phân loại

có tính đến sai số bỏ sót

Pixel % Pixel %

LUC1 18,69 13822/16999 81,31 18,86 13822/17035 81,14

LUC2 18,19 5845/7145 81,81 17,23 5845/7062 82,77

LUC3 24,71 908/1206 75,29 28,39 908/1268 71,61

ĐK1 9,00 16560/18197 91,00 10,31 16560/18464 89,69

ĐK2 11,22 56203/63304 88,78 10,53 56203/62819 89,47

ĐK3 11,16 740/833 88,84 18,86 740/912 81,14

ĐK4 6,09 7453/7936 93,91 7,00 7453/8014 93,00

ĐK5 29,39 543/769 70,61 33,37 543/815 66,63

Độ CX

tổng số 102074/116389 87,70%

Chỉ số K 0,83

Bảng 3.6. Độ chính xác phân loại ảnh RapidEye năm 2016

Phân

loại

Sai Số

nhầm

lẫn (%)

Độ chính xác phân loại có

tính đến sai số nhầm lẫn

Sai số

bỏ sót

(%)

Độ chính xác phân loại

có tính đến sai số bỏ sót

Pixel % Pixel %

LUC1 5,33 3125/3301 94,67 6,88 3125/3356 93,12

LUC2 7,31 786/848 92,69 7,85 786/853 92,15

LUC3 9,91 918/1019 90,09 7,65 918/994 92,35

LUC4 3,81 1387/1442 96,19 8,93 1387/1523 91,07

LUC5 3,79 406/422 96,21 4,69 406/426 95,31

ĐK1 10,70 11703/13105 89,30 6,56 11837/12524 93,44

ĐK2 5,44 6764/7153 94,56 6,22 6764/7213 93,78

ĐK3 9,47 172/190 90,53 6,52 172/184 93,48

ĐK4 9,54 9782/10814 90,46 13,64 9782/11327 86,36

ĐK5 14,67 1425/1670 85,33 8,89 1425/1564 91,11

Độ CX

tổng số 36468/39964 91,25

Chỉ số K 0,89

Bảng 3.5 và bảng 3.6 cho thấy kết quả đánh giá độ chính xác

tổng số các đối tượng trên ảnh Landsat TM5 và RapidEye lần lượt

là 87,70% và 91,25%, với chỉ số Kappa = 0,83 ở năm 1997 và 0,89

ở năm 2016 là hoàn toàn đảm bảo độ tin cậy.

3.2.1.2. Kết quả bản đồ hiện trạng đất trồng lúa năm 1997 và

2016 của huyện Hòa Vang

Theo kết quả bản đồ được thành lập cho thấy diện tích đất

trồng lúa phân bố hầu hết ở cả 11 xã, tập trung nhiều ở một số xã

vùng đồng bằng và trung du. Ngoài kết quả về phân bố không gian

13

của đất trồng lúa ở năm 1997 và 2016, kết quả của nghiên cứu này

còn tính toán để thống kê được diện tích đất trồng lúa theo từng xã.

Kết quả thống kê cho thấy mức chênh lệch diện tích đất trồng lúa ở

các xã trên địa bàn huyện là khá lớn.

3.2.2. Biến động diện tích đất trồng lúa giai đoạn 1997-2016

trên địa bàn huyện Hòa Vang

Trên cơ sở bản đồ hiện trạng đất trồng lúa năm 1997 và năm

2016 của huyện Hòa Vang đã được thành lập, đề tài sử dụng phần

mềm ArcGIS để xây dựng bản đồ biến động diện tích đất trồng lúa

giai đoạn 1997 - 2016. Kết quả được thể hiện ở hình 3.10.

Dựa trên bản đồ biến động sử dụng đất trồng lúa của huyện,

thống kê diện tích biến động của 11 xã, thể hiện ở bảng 3.7.

Bảng 3.7. Biến động diện tích đất trồng lúa tại huyện Hòa Vang giai

đoạn 1997- 2016

Xã Diện tích năm

1997

Diện tích

năm 2016

Biến động

(+/-)

Xã Hòa Bắc 122,4 121,5 -0,9

Xã Hòa Liên 681,4 302,9 -378,5

Xã Hòa Ninh 132,3 103,4 -28,9

Xã Hòa Sơn 279,5 209,7 -69,8

Xã Hòa Nhơn 388,9 370,9 -18,0

Xã Hòa Phú 110,0 58,2 -51,8

Xã Hòa Phong 503,8 501,4 -2,4

Xã Hòa Châu 395,5 261,5 -134,0

Xã Hòa Tiến 567,8 548,7 -19,1

Xã Hòa Phước 230,3 162,5 -67,8

Xã Hòa Khương 496,4 402 -94,4

Tổng 3.878,3 3.042,7 -835,6

Hình 3.10. Hình ảnh thu nhỏ của Bản đồ biến động sử dụng đất trồng lúa

huyện Hòa Vang giai đoạn từ năm 1997 đến năm 2016 tỷ lệ 1/25.000

14

Theo kết quả phân bố về mặt không gian của đất trồng lúa ở

hình 3.10 và số liệu tính toán diện tích biến động ở bảng 3.7 có thể

thấy rằng: đất trồng lúa đến năm 2016 vẫn phân bố ở cả 11 xã trên

địa bàn huyện và biến động theo chiều hướng giảm, với tổng số

diện tích giảm là 835,6 ha.

3.2.3. Các yếu tố ảnh hưởng đến biến động đất trồng lúa tại

huyện Hòa Vang

3.2.3.1. Ý kiến đánh giá của những người tham vấn về mức ảnh

hưởng của các yếu tố đến biến động diện tích đất trồng lúa

Kết quả tổng hợp thấy có 07 yếu tố ảnh hưởng đến biến

động diện tích đất trồng lúa theo chiều hướng giảm dần trên địa

bàn huyện. Qua hình 3.12 cho thấy: Yếu tố hạn hán: Có hơn 57%

đánh giá hạn hán ảnh hưởng lớn; Yếu tố chính sách: ảnh hưởng

lớn là 51,4%; Yếu tố thu nhập có 31,4% đánh giá ở mức ảnh

hưởng lớn; Yếu tố thiếu lao động: có 37,1% đánh giá ảnh hưởng ở

mức lớn; Yếu tố đô thị hóa: có đến 68,6% đánh giá ảnh hưởng lớn

đến biến động diện tích đất trồng lúa.

Hình 3.12. Ý kiến tham vấn về mức ảnh hưởng của các yếu tố đến

biến động diện tích đất trồng lúa tại huyện Hòa Vang

3.2.3.2. Tương quan giữa các yếu tố ảnh hưởng với mức độ biến

động diện tích đất trồng lúa

Kết quả phân tích tương quan Pearson cho thấy giữa biến

phụ thuộc biến động diện tích đất trồng lúa với 05 biến độc lập là:

hạn hán, chính sách, thu nhập, thiếu lao động và đô thị hóa có giá trị

Sig. nhỏ hơn mức ý nghĩa 0,1. Dựa trên kết quả đánh giá mối tương

quan. Đề tài lựa chọn 04 biến để đưa vào mô hình phân tích hồi quy

tuyến bao gồm: hạn hán, chính sách, thu nhập và đô thị hóa.

0% 50% 100%

Thổ nhưỡng

Địa hình

Hán hán

Chính sách

Thu nhập

Thiếu lao động

Đô thị hóa

Ảnh hưởng ít

Ảnh hưởng trung bình

Ảnh hưởng lớn

15

3.2.3.3. Phân tích hồi quy các yếu tố ảnh hưởng đến biến động

đất trồng lúa tại huyện Hòa Vang

Kết quả phân tích hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến biến

động diện tích đất trồng lúa với kết quả R2 hiệu chỉnh = 0,683. Như

vậy, mô hình với 04 biến độc lập có giá trị R2 hiệu chỉnh đạt 0,683

cho thấy độ phù hợp của mô hình là 68%, còn lại là do tác động

của các yếu tố khác ngoài mô hình.

Từ những phân tích trên và kết quả tính toán từ bảng 3.10,

phương trình hồi quy tổng quát sau chuẩn hóa được viết lại như

sau:

Y = 0,221(hạn hán) - 0,264(chính sách) + 0,285(thu nhập) +

0,367(đô thị hóa)

Bảng 3.10. Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính đa biến

Mô hình

Hệ số hồi quy chưa

chuẩn hoá

Hệ số hồi quy

chuẩn hoá T Sig.

B Độ lệch

chuẩn Beta

Hằng số 0,717 0,458 1,566 0,128

Hạn hán 0,200 0,093 0,221 2,138 0,041

Chính sách -0,204 0,089 -0,264 -2,286 0,029

Thu nhập 0,257 0,104 0,285 2,460 0,020

Đô thị hóa 0,394 0,140 0,367 2,806 0,009

3.3. THỰC TRẠNG HẠN HÁN TRÊN DIỆN TÍCH ĐẤT

TRỒNG LÚA TẠI HUYỆN HÒA VANG

3.3.1. Mức hạn hán dựa trên chỉ số chuẩn hóa giáng thủy giai

đoạn 1997-2016

3.3.1.1. Diễn biến chỉ số SPI trong giai đoạn 1997 - 2016

Đề tài đã tiến hành tính toán chỉ số SPI theo tháng từ số liệu

lượng mưa của các trạm Đà Nẵng, Tam Kỳ, Thượng Nhật và Ái

Nghĩa. Kết quả cho thấy mặc dù xu hướng biến động của chỉ số

SPI trung bình tháng của từng năm trong suốt giai đoạn 20 năm

của các trạm là có sự khác biệt. Nhưng diễn biến của chỉ số SPI

của cả 04 trạm quan trắc đều theo chiều hướng giảm về mức dưới

0, có nghĩa mức độ hạn càng tăng.

3.3.1.2. Mức hạn hán dựa trên chỉ số SPI của vụ Đông Xuân

Nghiên cứu này tính toán chỉ số SPI theo từng tháng vụ

Đông Xuân (12, 1, 2, 3 và 4). Các tháng trong vụ này thường có

nhiệt độ không cao nên tình trạng thiếu hụt nước tưới ít khi xảy ra.

Trường hợp có xảy ra ở số năm nhưng thời điểm hạn thường rơi vào

cuối vụ nên mức ảnh hưởng không lớn đến hoạt động sản xuất lúa.

16

3.3.1.3. Mức hạn hán dựa trên chỉ số SPI của vụ Hè Thu

Chỉ số SPI được tính toán từ 04 trạm quan trắc từ năm 2010

đến năm 2016 chủ yếu ở ngưỡng âm, mức độ hạn dao động ở

ngưỡng tương đối khô đến khô nặng. Khi xem xét kết hợp thêm về

mức nhiệt ở các tháng trong vụ Hè Thu cho thấy đây là những

tháng nắng nóng nhất trong năm.

3.3.2. Hệ thống nguồn nước mặt và các hình thức tưới cho diện

tích đất trồng lúa

3.3.2.1. Hệ thống nguồn nước mặt của huyện Hòa Vang

Trên địa bàn huyện Hòa Vang có tổng cộng 19 hồ, đập chứa

nước, tuy nhiên chỉ có 02 hồ chứa có dung tích lớn. Vì vậy, khả

năng tưới của hồ, đập cho diện tích đất trồng lúa vào mùa khô là

rất thấp.

3.3.2.2. Các hình thức tưới cho diện tích đất trồng lúa tại huyện

Hòa Vang

Có hai hình thức tưới được áp dụng trong quá trình canh tác

lúa trên địa bàn huyện, bao gồm tưới chủ động và tưới không chủ

động. Ở vụ Đông Xuân phần lớn diện tích đất trồng lúa đều chủ

động nước tưới, chỉ có hơn 231 ha đất trồng lúa phụ thuộc vào

lượng mưa. Vụ Hè Thu có hai hình thức tưới là tưới chủ động và

tưới không chủ động.

3.4. ẢNH HƯỞNG CỦA HẠN HÁN ĐẾN QUẢN LÝ VÀ SỬ

DỤNG ĐẤT TRỒNG LÚA TẠI HUYỆN HÒA VANG

3.4.1. Ảnh hưởng của hạn hán đến quản lý đất trồng lúa tại

huyện Hòa Vang

3.4.1.1. Ý kiến đánh giá mức độ ảnh hưởng của hạn hán đến

thực hiện công tác quản lý Nhà nước về đất đai

Kết quả đánh giá mức ảnh hưởng của hạn hán đến thực hiện

15 nội dung quản lý Nhà nước về đất đai như sau: hạn hán tác động

lớn nhất đến thực hiện 05 nội dung, bao gồm: Quản lý việc giao

đất, cho thuê đất, thu hồi đất, chuyển mục đích sử dụng đất với giá

trị trung bình đạt đến 2,86. Kế đến là các nội dung Thống kê, kiểm

kê đất đai; Quản lý QH, kế hoạch SDĐ; Đăng ký đất đai, lập và

quản lý hồ sơ địa chính, cấp GCNQSDĐ, quyền sở hữu nhà ở và

tài sản khác gắn liền với đất; Khảo sát, đo đạc, lập bản đồ địa

chính, bản đồ hiện trạng SDĐ và bản đồ QHSDĐ; điều tra, đánh

giá tài nguyên đất; điều tra xây dựng giá đất; có giá trị cao hơn

mức trung bình (2,0) lần lượt là 2,80; 2,77; 2,69 và 2,60. Đối với

17

10 nội dung quản lý nhà nước về đất đai còn lại đều có giá trị bằng

hoặc dưới mức trung bình.

3.4.1.2. Ảnh hưởng của hạn hán đến thực hiện các nội dung

quản lý nhà nước về đất trồng lúa tại huyện Hòa Vang

Nhìn chung, ảnh hưởng của hạn hán đến quản lý sản xuất

nông nghiệp và điều hành hệ thống thủy lợi, trạm bơm thường

xuyên được sự quan tâm của các cơ quan, ban ngành liên quan.

Tuy nhiên, ảnh hưởng của hạn hán đến việc thực hiện các nội dung

trong công tác quản lý Nhà nước về đất đai lại chưa được đánh giá,

nhìn nhận đúng thực trạng.

3.4.2. Ảnh hưởng của hạn hán đến sử dụng đất trồng lúa tại

huyện Hòa Vang

3.4.2.1. Ảnh hưởng của hạn hán đến sử dụng đất trồng lúa dựa

trên ảnh viễn thám và chỉ số SPI

Chỉ số SPI ở ngưỡng tương đối khô đến khô nặng xuất hiện

ở các tháng trong vụ Hè Thu của các năm 2002, 2006, 2010, 2011,

2015 và 2016. Do đó, các ảnh viễn thám của các thời điểm này

được thu thập và giải đoán theo phương pháp được áp dụng để giải

đoán ảnh năm 1997 và 2016. Kết quả đánh giá độ chính xác dựa

vào chỉ số khác biệt J, độ chính xác tổng số và chỉ số K đều nằm ở

ngưỡng cao và chấp nhận được. Kết hợp với số liệu SPI của 8 trạm

để chạy nội suy không gian nhằm thành lập bản đồ hạn hán trên đất

trồng lúa cho vùng nghiên cứu. Kết quả được thể hiện ở hình 3.26.

18

Hình 3.26. Bản đồ mô phỏng ảnh hưởng của hạn hán trên diện

tích đất trồng lúa về mặt không gian các năm bị hạn tại huyện Hòa

Vang (Hình ảnh thu nhỏ của bản đồ tỉ lệ 1:25.000)

Các năm 2002, 2006, 2010, 2011, 2015 và 2016 diện tích đất

trồng lúa của các xã đều có xảy ra hạn hán, tuy nhiên mức hạn và

phân bố hạn về mặt không gian có khác nhau ở các thời điểm.

3.4.2.2. Ảnh hưởng của hạn hán đến sử dụng đất trồng lúa dựa vào

kết quả điều tra hộ

Bảng 3.19. Ảnh hưởng của hạn hán đến sử dụng đất trồng lúa

trong vùng nghiên cứu (Đơn vị tính: m2/hộ)

STT Yếu tố Vụ He Thu

(X ± SD)

Vụ Đông Xuân

(X ± SD) p

1 DT lúa canh tác 1.895 ± 1.515 2.470 ± 2.185 0,000*

2 DT lúa bị hạn 1.630 ± 1.525 180 ± 395 0,000*

Ghi chú: Các giá trị p có * thể hiện mức sai khác có ý nghĩa

thống kê sig. < 0,05, với độ tin cậy 95 %.

Bảng 3.19 cho thấy trung bình diện tích đất canh tác lúa trên

hộ trong vụ Hè Thu thấp hơn so với trung bình diện tích đất canh

tác lúa vụ Đông Xuân. Giá trị p của hai yếu tố tính toán đều sai

khác có ý nghĩa thống kê giữa vụ Hè Thu và Đông Xuân.

19

Bảng 3.20. Ảnh hưởng của hạn hán đến sử dụng đất trồng lúa ở

các xã vùng núi (Đơn vị tính: m2/hộ)

STT Yếu tố Vụ He Thu (X

± SD)

Vụ Đông Xuân

(X ± SD) p

Xã Hòa Ninh (n = 32)

1 DT lúa canh tác 1.730 ± 470 2.990 ± 1.290 0,013*

2 DT lúa bị hạn 1.315 ± 1.360 0 ± 0 0,010*

Xã Hòa Phú (n = 37)

1 DT lúa canh tác 1.225 ± 765 2.245 ± 935 0,000*

2 DT lúa bị hạn 1.115 ± 670 0 ± 0 0,000*

Xã Hòa Liên (n = 104)

1 DT lúa canh tác 2.800 ± 1.800 3.185 ± 1.650 0,000*

2 DT lúa bị hạn 2.590 ± 1.920 0 ± 0 0,000*

Số liệu ở bảng 3.20 cho thấy diện tích đất canh tác ở vụ

Đông Xuân cao hơn vụ Hè Thu. Khi xem xét giá trị p của cả hai

yếu tố diện tích đất lúa canh tác và diện tích đất lúa bị hạn đều đạt

mức nhỏ hơn 0,05 ở cả ba xã Hòa Ninh, Hòa Phú và Hòa Liên.

Điều này thể hiện có sự khác biệt có ý nghĩa về mặt thống kê của

cả hai yếu tố khi so sánh giữa vụ Hè Thu và Đông Xuân.

Bảng 3.21. Ảnh hưởng của hạn hán đến sử dụng đất trồng lúa ở

các xã vùng trung du (Đơn vị tính: m2/hộ)

STT Yếu tố Vụ He Thu

(X ± SD)

Vụ Đông Xuân

(X ± SD) p

Xã Hòa Sơn (n = 46)

1 DT lúa canh tác 2.520 ± 1.030 2.545 ± 1.005 0,317

2 DT lúa bị hạn 1.290 ± 930 120 ± 485 0,006*

Xã Hòa Nhơn (n = 65)

1 DT lúa canh tác 1.620 ± 950 1.665 ± 890 0,317

2 DT lúa bị hạn 1.035 ± 725 300 ± 640 0,002*

Số liệu ở bảng 3.21 cho thấy diện tích đất canh tác lúa ở vụ

Hè Thu và Đông Xuân của xã Hòa Sơn và Hòa Nhơn không có sự

khác biệt, nhưng diện tích đất lúa bị hạn lại có sự khác biệt ở cả hai

xã. Tuy nhiên, trung bình độ lệch chuẩn của diện tích đất lúa bị hạn

cao hơn nhiều so với giá trị trung bình của diện tích đất lúa bị hạn

ở vụ Đông Xuân của cả hai xã cho thấy sự chênh lệch khá lớn giữa

diện tích đất lúa bị hạn trong vụ Đông Xuân của các hộ điều tra ở

vùng trung du.

20

Bảng 3.22. Ảnh hưởng của hạn hán đến sử dụng đất trồng lúa ở các

xã vùng đồng bằng (Đơn vị tính: m2/hộ) STT Yếu tố Vụ He Thu (X ± SD) Vụ Đông Xuân (X ± SD) p

Xã Hòa Châu (n = 33) 1 DT lúa canh tác 1.555 ± 1.215 1.550 ± 1.215 0,317

2 DT lúa bị hạn 350 ± 275 300 ± 290 0,059

Xã Hòa Tiến (n = 30) 1 DT lúa canh tác 645 ± 815 2.280 ± 4.920 0,000*

2 DT lúa bị hạn 1.595 ± 950 800 ± 380 0,000*

Số liệu ở bảng 3.22 cho thấy ở xã Hòa Châu sự chênh lệch rất ít giữa trung bình diện tích đất canh tác lúa và diện tích lúa bị hạn ở vụ Hè Thu và Đông Xuân. Ở xã Hòa Tiến, hai yếu tố này lại có sự khác biệt rõ rệt, trung bình diện tích đất canh tác lúa ở vụ Hè Thu thấp hơn nhiều so với vụ Đông Xuân, trung bình diện tích lúa bị hạn trong vụ Hè Thu lại cao hơn gấp 2,5 lần so với vụ Đông Xuân. Kết quả tính toán so sánh hai yếu tố này ở xã Hòa Tiến cho thấy có sự sai khai có ý nghĩa thống kê giữa vụ Hè Thu và Đông Xuân. 3.4.3. Mô phỏng ảnh hưởng của hạn hán trên đất trồng lúa đến năm 2035 tại huyện Hòa Vang 3.4.3.1. Dự báo ảnh hưởng của hạn hán theo kịch bản biến đổi khí hậu Việt Nam năm 2016 cho địa bàn thành phố Đà Nẵng

Để mô phỏng ảnh hưởng của hạn hán đối với diện tích đất trồng lúa tại huyện Hòa Vang, nghiên cứu này đã sử dụng kịch bản biến đổi khí hậu được tính toán cho thành phố Đà, tỉnh Quảng Nam và tỉnh Thừa Thiên Huế trong giai đoạn đầu thế kỷ từ 2016 đến 2035 để phân tích kết quả dự báo. 3.4.3.2. Mô phỏng ảnh hưởng của hạn hán trên diện tích đất trồng lúa đến năm 2035 tại huyện Hòa Vang

Ảnh hưởng của hạn hán được mô phỏng theo kịch bản RCP4.5 và RCP8.5. Chạy chức năng nội suy không gian IDW trong ArcGIS để xây dựng bản đồ phân mức hạn hán trên diện tích đất trồng lúa đến năm 2035. Kết quả thể hiện ở hình 3.29 và 3.20.

(Hình ảnh thu nhỏ của bản đồ tỷ lệ 1/25.000)

Hình 3.29. Bản đồ dự báo hạn hán trên

đất trồng lúa đến năm 2035 theo kịch

bản RCP4.5

Hình 3.30. Bản đồ dự báo hạn hán trên

đất trồng lúa đến năm 2035 theo kịch

bản RCP8.5

21

Đến năm 2035 với kịch bản RCP4.5, tình trạng hạn nặng

trên các vùng đất trồng lúa 4 xã Hòa Ninh, Hòa Liên, Hòa Sơn và

Hòa Phú. Phần lớn diện tích đất trồng lúa của cả 11 xã trong huyện

đều bị ảnh hưởng ở mức tương đối khô. Theo kịch bản RCP8.5, diện

tích đất trồng lúa của huyện bị ảnh hưởng ít hơn so với kịch bản

RCP4.5. Ở mức khô nặng chỉ có xã Hòa Liên và Hòa Ninh.

3.5. ĐỀ XUẤT MỘT SỐ GIẢI PHÁP THÍCH ỨNG VỚI HẠN

HÁN TRONG QUẢN LÝ VÀ SỬ DỤNG ĐẤT TRỒNG LÚA

TẠI HUYỆN HÒA VANG

3.5.1. Phân tích các giải pháp thích ứng với hạn hán trong quản lý

và sử dụng đất trồng lúa được áp dụng tại huyện Hòa Vang

3.5.1.1. Trong công tác quản lý nhà nước về đất trồng lúa

Quản lý việc thu hồi và chuyển mục đích sử dụng đất trồng

lúa; Giải pháp đối với công tác thống kê, kiểm kê đất trồng lúa;

Giải pháp đối với công tác quản lý QH, kế hoạch SDĐ; Giải pháp

đối với công tác khảo sát, đo đạc, lập bản đồ địa chính, bản đồ hiện

trạng sử dụng đất và bản đồ QHSDĐ; điều tra, đánh giá tài nguyên

đất; Giải pháp đối với công tác đăng ký đất đai, lập và quản lý hồ

sơ địa chính, cấp Giấy chứng nhận QSDĐ cho đất trồng lúa.

3.5.1.2. Trong quản lý sản xuất lúa và hệ thống thủy lợi phục vụ

tưới cho diện tích đất trồng lúa trên địa bàn huyện

Với 5 giải pháp đề xuất, chuyển đổi cây trồng và sử dụng giống

lúa phù hợp là hai giải pháp được đánh giá có khả năng thực hiện cao

nhất vì chính người dân ở địa phương có khả năng thực hiện mà không

cần sự hỗ trợ từ nguồn tài chính bên ngoài. Giải pháp chuyển đổi cơ

cấu cây trồng được đánh giá là khả thi ở cả 3 vùng địa hình, giải pháp

chọn giống lúa phù hợp được đánh giá khả thi ở các xã vùng đồng

bằng và trung du, các xã miền núi chỉ được đánh giá ở mức ít khả thi.

3.5.2. Đề xuất các giải pháp thích ứng với hạn hán trong quản

lý và sử dụng đất trồng lúa

3.5.2.1. Giải pháp về chính sách

Về công tác quy hoạch sử dụng đất trồng lúa:

Cần có chính sách đẩy mạnh phát triển SX lúa theo hướng

hình thành các vùng chuyên canh sản xuất tập trung. Cần có giải

pháp về QHSDĐ trồng lúa và đề án QH một số vùng sản xuất lúa

tập trung và chuyên canh. Lập kế hoạch chuyển đổi, thu hồi phần

diện tích đất trồng lúa ảnh hưởng của hạn hán để chuyển sang các

mục đích khác có hiệu quả cao hơn.

22

- Về công tác quản lý phát triển sản xuất lúa: Chuyển giao

các tiến bộ khoa học kỹ thuật trong sản xuất lúa đến hộ nông dân

nhằm nâng cao thu nhập trên một đơn vị diện tích. Chuyển dịch cơ

cấu cây trồng đối với diện tích đất trồng lúa bị ảnh hưởng nặng bởi

hạn hán, hoặc sản xuất không hiệu quả sang các loại cây trồng khác

có hiệu quả cao hơn.

3.5.2.2. Giải pháp chuyển đổi cơ cấu cây trồng

Đây là giải pháp thích ứng với hạn hán trong quá trình quản

lý và sử dụng đất trồng lúa được đánh giá có tính khả thi cao ở

huyện Hòa Vang. Tuy nhiên, việc xây dựng kế hoạch chuyển đổi

cơ cấu cây trồng cần tính đến sự khác biệt về mức ảnh hưởng của

hạn hán ở các nhóm xã phân theo vùng địa hình trong huyện, cũng

như sự phù hợp với định hướng phát triển KTXH của huyện.

3.5.2.3. Giải pháp về phát triển thủy lợi phục vụ tưới cho diện

tích đất trồng lúa

Cần thực hiện các biện pháp cải tạo hệ thống thủy lợi để phục

vụ tưới hiệu quả hơn, hướng đến có thể chủ động được nguồn nước

tưới hoàn toàn trong cả hai vụ sản xuất lúa ở các địa bàn trọng điểm.

Tiến hành nâng cấp các hồ lớn trên địa bàn huyện như hồ chứa nước

Hòa Trung, Đồng Nghệ, Trước Đông. Xây dựng mới thêm 1 đập trên

sông Túy Loan nhằm cấp nước tưới cho 300 ha đất nông nghiệp.

3.5.2.4. Giải pháp về nguồn nhân lực

Đào tạo và bồi dưỡng về kiến thức và kỹ năng, nâng cao

năng lực sử dụng dữ liệu và thông tin cho các ban ngành liên quan.

Cần xây dựng phát triển năng lực công tác, quản lý điều hành của

cán bộ HTX nhằm đáp ứng được tình hình thực tiễn sản xuất theo

hướng nông nghiệp đô thị. Việc tập huấn kỹ thuật canh tác lúa theo

hướng sản xuất hàng hóa, tập trung chú trọng vào chất lượng sản

phẩm cần chú trọng đối với người nông dân.

3.5.2.5. Giải pháp tuyên truyền, nâng cao nhận thức của người dân

Nhìn chung, để thực hiện hiện được các giải pháp thích ứng

với hạn hán trong công tác quản lý và sử dụng đất trồng lúa cần có

sự thống nhất từ chủ trương cho đến các hướng dẫn thực hiện cụ

thể với sự tham gia của nhiều cấp chính quyền và ban ngành liên

quan trong thành phố. Song song với đó, chính quyền các cấp cần

có chủ trương đẩy mạnh việc đào tạo, bồi dưỡng nguồn nhân lực

trong các cơ quan chuyên môn, tập huấn kỹ thuật canh tác cho

người dân cũng cần phải được quan tâm thực hiện.

23

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

4.1. KẾT LUẬN

Qua quá trình thực hiện nghiên cứu ảnh hưởng của hạn hán

đến quản lý và sử dụng đất trồng lúa, đề tài rút ra một số kết luận

sau:

1) Bản đồ hiện trạng sử dụng đất trồng lúa của huyện Hòa

Vang năm 1997 và năm 2016 đã được thành lập bằng công nghệ

viễn thám và GIS với độ chính xác tổng số và hệ số Kappa đạt mức

cao. Các yếu tố được xác định có ảnh hưởng đến biến động diện

tích đất trồng lúa được xác định dựa vào phương pháp phân tích

hồi quy đa biến, bao gồm: hạn hán, thu nhập, đô thị hóa, chính sách

quản lý và sử dụng đất trồng lúa.

2) Thực trạng hạn hán trên địa bàn huyện được đánh giá

thông qua việc sử dụng kết hợp phương pháp tính toán chỉ số SPI

với phương pháp GIS có sự tham gia của các bên liên quan để

thành lập bản đồ hệ thống nguồn nước mặt phục vụ tưới, bản đồ

các hình thức tưới ở vụ Đông Xuân và Hè Thu cho diện tích đất

trồng lúa. Kết quả cho thấy hạn hán xảy ra nhiều hơn vào tháng 6

và tháng 7 trong vụ Hè Thu. Kết hợp với hệ thống nguồn nước mặt

chỉ phân bố tập trung ở một số xã thuộc vùng đồng bằng và một số

ít ở các xã vùng trung du, hơn nữa phần lớn hệ thống hồ đập có

dung tích nhỏ nên không đảm nhận được việc tưới cho toàn bộ diện

tích đất trồng lúa, đặc biệt là vào các tháng mùa khô.

3) Ảnh hưởng của hạn hán đến quản lý đất trồng lúa được

đánh giá thông qua việc sử dụng phương pháp kiểm định T-test

dựa trên tổng hợp ý kiến tham vấn của đại diện các cơ quan, ban

ngành liên quan ở cấp huyện và xã. Có 05/15 nội dung quản lý Nhà

nước về đất đai chịu ảnh hưởng của hạn hán ở mức mạnh. Kết quả

nghiên cứu này đã làm thay đổi nhìn nhận của các bên liên quan về

việc hạn hán thực sự có ảnh hưởng đến việc thực hiện các nội dung

quản lý Nhà nước về đất đai ngay trên địa bàn được giao quản lý

mà trước đó họ chưa từng nghĩ đến.

4) Bằng việc sử dụng phối hợp nhiều phương pháp, bao gồm

phương pháp viễn thám, GIS và phương pháp thảo luận nhóm tập

trung, phương pháp điều tra hộ, để tài đã đánh giá được ảnh hưởng

của hạn hán đến sử dụng đất trồng lúa từ cấp huyện, cấp xã theo

phân vùng địa hình cho đến cấp hộ gia đình. Đồng thời, dự báo

được mức ảnh hưởng của hạn hán đến diện tích đất trồng lúa giai

24

đoạn 2016-2035 theo kịch bản RCP8.5 ít hơn so với kịch bản

RCP4.5. Trên cơ cở phân tích các giải pháp thích ứng với hạn hán

đang được áp dụng trên địa bàn huyện để từ đó rút ra bài học kinh

nghiệm, cũng như đề xuất được 05 nhóm giải pháp thích ứng với

hạn hán trong công tác quản lý và sử dụng đất trồng lúa phù hợp với

điều kiện thực tiễn của vùng nghiên cứu.

4.2. KIẾN NGHỊ

1) Do giới hạn về thời gian, kinh phí nên trong quá trình

thực hiện, đề tài có một số hạn chế như sau: chỉ sử dụng một chỉ số

đánh giá hạn khí tượng là SPI để đánh giá thực trạng hạn, mặc dù

có kết hợp với dữ liệu hệ thống nguồn nước mặt nhưng vẫn chưa

thể xây dựng được bản đồ thể hiện chi tiết hệ thống phân bố kênh

mương thủy lợi phục vụ tưới tiêu cho diện tích đất trồng lúa; Dữ

liệu ảnh viễn thám được sử dụng trong đề tài đa số là từ nguồn

miễn phí nên độ phân giải chỉ ở mức trung bình (ảnh Landsat), vì

vậy để có được kết quả giải đoán đạt độ chính xác ở mức tốt phải

mất rất nhiều thời gian. Đây là hạn chế cần lưu ý nếu các công

trình nghiên cứu khác muốn áp dụng phương pháp/quy trình

nghiên cứu đã thực hiện trong đề tài này.

2) Cần tiếp tục thực hiện nghiên cứu theo hướng tập trung

vào lĩnh vực lập quy hoạch, kế hoạch SDĐ trồng lúa cho huyện

Hòa Vang trong bối cảnh ảnh hưởng của hạn hán; Nghiên cứu

thành lập bản đồ phân vùng nước tưới chi tiết cho diện tích đất

trồng lúa sử dụng công nghệ viễn thám và GIS.

3) Cần có sự phối hợp giữa chính quyền các cấp, các cơ

quan chuyên môn ở địa phương trong việc thực hiện các giải pháp

thích ứng với hạn hán trong quá trình quản lý và sử dụng đất trồng

lúa trên địa bàn huyện Hòa Vang.

HUE UNIVERSITY

HUE UNIVERSITY OF AGRICULTURE AND FORESTRY

*****

TRAN THI PHUONG

DROUGHT IMPACTS ON PADDY RICE LAND

MANAGEMENT AND USE IN HOA VANG DISTRICT,

DANANG CITY

DOCTORAL DISSERTATION SUMMARY

RESOURCES MANAGEMENT AND ENVIRONMENT

Major: LAND MANAGEMENT

Code: 9.85.01.03

Hue - 2019

Completed at:

Hue University of Agriculture and Forestry

Principal Supervisor: Asoc. Prof.Dr. Huynh Van Chuong

Reviewer 1:

Reviewer 2:

Reviewer 3:

1

INTRODUCTION

1. Statement of problem

Danang is a large coastal city, located in the key economic

region of Central Vietnam. Since becoming a municipality in 1997,

Danang has so far developed rapidly and is considered one of the

cities with relatively fast and strong urbanization. In recent years,

the city’s urban land area has continuously expanded with a high

rate of urbanization. Compared with others, Hoa Vang is the only

district without coastline, where agricultural land accounts for the

largest area of the total natural area. According to the results of

land statistics in recent years, the area of paddy fields in the district

tends to decrease sharply. Reality, drought and lack of water for

rice cultivation often happen in this area, especially in the dry

season. With current status of rapid urbanization, the conversion of

paddy land areas to others will be a big challenge not only for

farmers but also for the relevant departments/boards at district

level. Therefore, the land use planning of Hoa Vang district to

2020 determines clearly that the area of rice cultivation in the

district will decrease slightly.

Given that situation, a simulated evaluation of the effects of

drought on the changes in the rice cultivation land in the Hoa Vang

district is a necessary and strategic. Indeed, the study results will

contribute significantly to the implementation of the Vietnam

National Target Programme to Respond to Climate Change that

aims to address the impacts of, and identify measures to combat,

climate change including drought prevention and against saline

intrusion, according to Decision No. 158/2008/QD-TTg approved

by the Prime Minister on December 2nd, 2008 and Directive

04/CT-TTg on February 4th, 2016. Thereby, it is possible to

propose solutions that can adapt to drought in the rice cultivation

management and use. At the same time, it also can support

stakeholders in the process of land planning decisions, built

development plans. This especially help farmers become more

active and can adapt better in their rice cultivation areas.

2. Research Objectives

The study was carried out in accordance with new research

methods and modern approaches in the world. The overall objective

of this research was to assess the status and effects of drought on

2

paddy land use and management in the Hoa Vang district, Danang

city. The research also proposed solutions for drought adaptation in

the management and paddy land use in the case study.

3. Scientific and practical significance

a. Scientific significance

The research results will contribute to supplementing and

completing the theoretical basis and scientific arguments on

assessing the level of drought and the effects of drought on the

management and use of rice land. Concurrently, the result of this

study is also a valuable document for major of land management,

agriculture and other related fields in learning, training, as well as

scientific researches.

b. Practical significance

In the context of climate change which is increasingly

affecting agricultural cultivation, the research results will support

stakeholders in the process of land planning decisions, built

development plans in land use planning, as well as agricultural

development projects. This also help farmers become more active

and can adapt better in management and rice cultivation land use.

4. New contribution

- Identifying 4 factors affecting the change of paddy land in

Hoa Vang district is drought, policies to manage rice land, income

and urbanization. At the same time, it is possible to determine the

impact of drought on some contents in the state management of

rice land; and the impact of drought on paddy land use at district,

commune and household levels according to terrain partition

(mountainous, midland and delta areas).

- Indentifying drought level and analyzing spatial and

temporal distribution of drought impacts on paddy rice areas in

Hoa Vang district by using a combining drought assessment

method based on SPI index with application GIS and remote

sensing research methods.

- Based on the feasibility analysis of the adaptive drought

solutions applied in the district (using five criteria: financial,

technical, labor, management and benefits), the findings of this

dissertation has recommended a number of feasible drought

adaptation solutions that are suitable to the actual situation of the

study areas in management and use of paddy rice land.

3

CHAPTER 1. LITERATURE REVIEW 1.1. THEORICAL BASIS OF RESEARCH

The thesis has researched and clarified some issues related to the nature of the research objects, including: related to drought problems, land use management and rice cultivation, factors affecting the changes in land use and paddy land, concepts and functions of GIS, concepts and methods of remote sensing classification... Thereby, it can contribute to completing the theoretical basis for the research topics. 1.2. PRACTICAL BASIS OF RESEARCH

The study results reflect on the status of drought, the situation of changes in rice cultivation area in the world and in Vietnam from the past until the recent years. It aims to clarify and provide more arguments on related issues for practical backgrounds. 1.3. PREVIOUS PUBLISHCATIONS

Worldwide, since drought management is a broad and multidimensional subject, many of the theories have their roots in other disciplines including land use planning and resources management. Hence, it is not surprising that the frameworks and analysis in this research was guided by hypotheses based on earlier literature in both over the world and Vietnam. In fact, there is large number of researches on land management, drought classification… from global to local scale, especially focusing mostly on Asia, and some neighboring countries. While a number of scholars have initiated research on these problems in other regions of Vietnam, analyses of assessing the level of drought and the its effects on management and use of rice land are relatively scarce, even has not yet in Hoa Vang district, Danang city.

CHAPTER 2. RESEARCH SITES, CONTENTS AND

METHODOLOGY 2.1. Research sites and subjects 2.1.1. Research sites

This study was conducted in Hoa Vang district, Danang city by collecting secondary and socio-economic data during the period 1997-2016. 2.1.2. Research subjects - The total area of rice cultivation land of Hoa Vang district, Da Nang city; - The drought levels by time and spatial and changes of the area of rice cultivation during the period 1997-2016 in case study;

4

- The effect of drought on the management and use of paddy land in Hoa Vang district. 2.2. Research contents

- Characteristics of natural, socio-economic conditions and land use structure of Hoa Vang district, Danang city.

- Changes in paddy rice land area during the period 1997-2016 in the study area.

- Status of drought in the period of 1997-2016 in Hoa Vang district.

- Drought impacts on management and use of paddy rice land in Hoa Vang district.

- Proposing a number of adaptive solutions to drought in the management and use of paddy land in accordance with local conditions. 2.3. Research methodology 2.3.1. Secondary data collection

The research has collected secondary data from related documents including the annual reports in both provincical and district levels, demographical characteristicts, socio-economic condition, land use structure, land statistics data, implementation of state management on land. At the same time, the study has also obtained remote sensing images that used as input data for remote sensing images interpretation and assess the impact of drought to manage and use of paddy rice land. 2.3.2. Primary data collection 2.3.2.1. Focus group discussion

A focus group discussion was conducted in district level with participants including: representative of Department of Agriculture and Rural Development, Department of Natural Resources and Environment of Hoa Vang district, Branch of Land registration office in Hoa Vang district, Department of Hoa Vang District People’s Committee, Da Nang Irrigation Management and Exploitation Company and Board of Agricultural Extension. At the same time, three focus group discussions at the commune level were organized through the participants included representatives of commune leaders, agricultural officials, as well as representatives of cooperatives. These aimed to collect information related to the change trend and factors have been affecting on rice land area. Beside, status of drought and its effects on the management and use of rice land were recorded detaily. The obtained results have been used not only for synthesize, analyze and present in the

5

research, but also as a frame for designing of key informant interview, household surveys, as well as analyzing solutions to adapt to drought in managing and using rice land. 2.3.2.2. Key informant interview

In this method, key-informants including the officials/head of department of Agriculture and Rural Development, Department of Natural Resources and Environment of Hoa Vang district were chosen to interview. Based on research objectives and real situations, 12 key-informants were selected as following 5 from the Department of Agriculture and Rural Development, 4 from the Department of Natural Resources and Environment, 3 commune officials. Although the number of questionnaires sent was 42, the results only obtained 35 out of that. In which, 2 respondents (1 leader and 1 official) of the Department of Natural Resources and Environment, 2 votes (1 leader and 1 official) from the Department of Agriculture and Rural Development, 31 votes from division of land management and agriculture of 11 communes in Hoa Vang district were collected. 2.3.2.3. Household survey

Due to the area of rice cultivation is concentrated in all 11 communes of the district, random stratification method was chosen for samples selection. In particular, Hoa Vang district is divided into 3 major regions including mountainous, midland and delta areas. While 3 communes of Hoaninh, Hoaphu and Hoalien were selected in the mountainous areas, Hoanhon and Hoason communes represented for midland regions. In the rest of areas, the study selected 2 communes of Hoachau and Hoatien. Next, in each commune, we selected villages and paddy lands affected by drought to create a list of surveyed households. One important can be noted that the households must meet three criterias as following: exist of paddy land, currently involved in rice cultivation and having part or all of the paddy lands affected by drought. As a result, the total of 2,650 households were selected. The sample size was determined according to the formula of Slovin (1984) as follow:

n = N/(1 + Ne2) where: n: number of samples to be calculated; N: the total

number of observation; E: is error (the smaller the error, the larger the sample size).

In this study, 0.05 of p value corresponding to 95% confidence was applied. As a result, 347 out of 2,650 households

6

were selected to survey, in which: 173 in mountains; 111 and 63 in midland and delta communes respectively. 2.3.3. Field survey

Based on the results of remote sensing images that clip along the district boundary and preliminarily interpreted by unsupervised classification method, the research has determined the survey route according to the distribution of paddy rice areas in Hoa Vang district. During the survey, handheld GPS devices (Garmin etrex 10) were used to determine the coordinates and to record the current characteristics at the survey points. The total number of GPS points collected was 175, of which 85 points are used as keys for interpretation, the remaining of 90 points are used to assess the accuracy of the remote sensing image interpretation results. This method is also applied to field surveys of some locations to cross-check the appropriateness between secondary data, analysis results and the actual situations. 2.3.4. Remote sensing application method 2.3.4.1. Remote sensing image interpretation method

Remote sensing images used in this study include Landsat TM 5 images and images of RapidEye satellites. While the Landsat TM 5 images are freely downloaded from the website https://earthexplorer.usgs.gov/ (in 2018), images of RapidEye satellites provided by a research project of Tuebingen University, Germany, called “RapidPlanning”. Details of remote sensing images are shown in Table 2.1

Table 2.1. The information of remote sensing images

No. Image names ID Date Spatial

resolution (m)

1 RapidEye 4946401_2016-04-

13_RE1_3A_649882

Apr 13,

2016 5x5

2 RapidEye 4946501_2016-04-

13_RE1_3A_649882

Apr 13,

2016 5x5

3 RapidEye 4946402_2016-04-

26_RE5_3A_649882

Apr 26,

2016 5x5

4 RapidEye 4946502_2016-04-

26_RE5_3A_649882

Apr 26,

2016 5x5

5 Landsat LC 8 LC08_L1TP_124049_

20150610_20170408_01_T1

Jun 10,

2015 30x30

6 Landsat TM 5 LT05_L1TP_124049_

20110207_20161010_01_T1

Feb 07,

2011 30x30

7 Landsat TM 5 LT05_L1TP_124049_

20100612_20161015_01_T1

Jun 12,

2010 30x30

8 Landsat TM 5 LT05_L1TP_124049_ Jul 19, 2006 30x30

7

No. Image names ID Date Spatial

resolution (m)

20060719_20161120_01_T1

9 Landsat ETM

7

LE07_L1TP_124049_

20020513_20170130_01_T1

May 13,

2002 30x30

10 Landsat TM 5 LT51250491997

134BKT00

May 14,

1997 30x30

Remote sensing images are interpreted using Supervised Classification method with Maximum Likelihood algorithm on ERDAS IMAGINE 2015 software. In fact, while we have kept RapidEye images as orgional because they were collected at 3A level that geometry corrected, the geometry of Landsat images was re-corrected according to RapidEye’ images. We have created remote sensing images by using the map layers of district and commune boundaries that is extracted from the current land use map of the district in 2015. Then, based on the 85 GPS points, interpretation was run by applying classification tool with the Maximum Likelihood algorithm. A confusion matrix is usually used as the quantitative method of characterising image classification accuracy. In which, the Separability value, omission errors and commission errors, overall accuracy and the kappa coefficient were used to assess accuracy. 2.3.4.2. Accuracy assessment method

It is obvious that measuring the separability between samples from different surfaces/classes is necessary. In supervised classification techniques, the Jeffries–Matusita (J) distance was applied in our cases. The advantage of the J separability criterion is the fact that it is a simple criterion with a fixed range of values between 0 and 2 that can be easily implemented. If J> 1.9 shows the highest separability between land use classes, if 1,0 ≤ J ≤1,9 provides medium separability, meanwhile if J < 1.0 means separability between land use classes is low level.

As mentioned, a or error matrix is usually used as the quantitative method of characterising image classification accuracy. In which, the Separability value, omission errors, commission errors, overall accuracy and the kappa coefficient were used to analysis. It will be equal to:

Overall accuracy = Total pixel correctly classified/Total pixel classified

The acceptance level of classification results by Kappa coefficient. The Kappa coefficient varies from 0 to 1 According to

8

Anthony J. and Joanne M. (2005), the Kappa coefficient from 0.81 to 1 indicates perfect results, whereas a kappa of range 0.61 - 0.80 indicates an agreement of acceptable. 2.3.5. GIS technique application 2.3.5.1. GIS application for mapping and volatility analysis

- On the one hand, based on results of remote sensing image interpretation, GIS technique was used to mapping the current status of rice cultivation land in 1997, 2016 and years in which drought occurred.

- On the other hand, by using the spatial analysis function in ArcGIS software, we have tried to map changes in paddy rice cultivation areas in the period of 1997-2016.

At the same time, we also tried to calculate the paddy land area in all 11 communes to establish a table and charts of paddy land area of 11 communes and the whole district based on the results map. 2.3.5.2. GIS application method to simulate drought impacts accordance with spatial distribution

Method of Inverse Distance Weighting (IDW) was used to

interpolate rainfall values of 4 actual observation stations and 4 simulation stations to make a spatial distribution of drought map in the study area. IDW is most often calculated as follows:

𝑓(𝑥) =∑ 𝑤𝑖(𝑥)𝑦𝑖𝑖

∑ 𝑤𝑖(𝑥)𝑖

, 𝑤𝑖(𝑥) = (1

‖𝑥−𝑥𝑖‖) " , 𝑝 = 2

Where: f (x) is the value at the point to be determined; | x-xi |: Algebraic value of the distance between the known point number i and the point to be determined; yi: is the value at the first point; p: is the effect of distance. Notably, the larger the p value, the lower the influence of the remote points and p usually equals 2. 2.3.6. Drought evaluation method

The Standardized Precipitation Index (SPI) that is uniquely related to probability, developed by Mckee et al (1993). It can be calculated as formula:

RRSPI

Where: R: Actual rainfall, R : average rainfall(period of years), σ: standard deviation. It is calculated in the following sequence. A monthly precipitation data set is prepared for a period of m months. In this research, we used m value is 1 month to

9

evaluate drough in the Summer-Autumn and Winter-Spring crops. Drought intensity is arbitrarily defined for SPI values with the following categories: 2 ≤ SPI ≤ 3: extremely wet; 1.5 ≤ SPI ≤ 1.99: very wet; 1.0 ≤ SPI ≤ 1.49: moderately wet; -0.99 ≤ SPI ≤ 0.99: near normal; -1.0 ≤ SPI ≤ 1.49: ; -1.5 ≤ SPI ≤ -1.99: severely dry; -2 ≤ SPI ≤ -3: extremely dry. 2.3.7. Data analysis method

In fact, a combination of two softwares has used for data analysis, as following: Excel software is used for statistics analysis and to calculate data on land area changes; economic structure, SPI index ... The SPSS software is used to develop the equations that can determine the influence of factors on changes in land use, based on tools such as statistical description and linear regression analysis.

In addtitionally, this study based also on results of R index, the adjusted coefficient of determination (R2)and linear regression analysis to analyze the factors affecting land use changes in Hoa Vang district.

+ Pearson correlation coefficient (r): It is a measure of the strength of a linear association between two variables and is denoted by r. The Pearson correlation coefficient, r, can take a range of values from +1 to -1. A value of 0 indicates that there is no association between the two variables. A value greater than 0 indicates a positive association; that is, as the value of one variable increases, so does the value of the other variable. A value less than 0 indicates a negative association; that is, as the value of one variable increases, the value of the other variable decreases.

+ T-test: The t-test can be used, for example, to determine if the means of two sets of data are significantly different from each other. In this study, it was used to verify the average value of variables (15 contents of State management on land) with inspection value equivalent to the evaluation levels (less, moderate and high effects) to see if the average of the variables is equal to the test value. Since then, the impact of drought has been raised to 15 contents of State management on land in the study area.

+ The adjusted coefficient of determination (R2): Adjusted R2 always takes on a value between 0 and 1. The closer adjusted R2 is to 1, the better the estimated regression equation fits or explains the relationship between X and Y. Adjusted R2 increases only when we add new independent variables that do increase the explanatory power of the regression equation, making it a much more

10

useful measure of how well a multiple regression equation fits the sample data than R2. Therefore, it aims in this study to determine whether it is necessary to add a new variable in the model.

+ The multiple linear regression: In statistics, linear regression is a linear approach to modeling the relationship between dependent variable and independent variables. The basic model for multiple linear regression is:

Y = β0 + β1Xi1+ β2 Xi2 + … + βn Xin In the formula above β0: is a parameter vector, where β0 is

the intercept term (if one is included in the model-otherwise β is p-dimensional). Y: is a vector of observed values of the dependent variable (paddy rice land area). The significance of a regression coefficient (sig.) in a regression model is determined by dividing the estimated coefficient over the standard deviation of this estimate. In this study, with multiple regression models, we look for the overall statistical significance with the use of the F value testing. In which, sig. <0.1 and tolerance > 0.5.

CHAPTER 3. RESULTS AND DISCUSSION

3.1. CHARACTERISTICS OF SOCIO-ECONOMIC, NATURE AND LAND USE STRUCTURE IN HOA VANG DISTRICT 3.1.1. Natural characteristics

The results indicate that Hoa Vang is a suburban district of Danang city, located with coordinates from 15055’ to 16031’ in North latitude and from 108049 to 108014’ in East longitude. It is covered by 73,317.2ha of total natural land, distributed in 11 communes namely Hoa Bac, Hoa Ninh, Hoa Lien and Hoa Son, Hoa Nhon, Hoa Phong, Hoa Khuong, Hoa Phu, Hoa Chau, Hoa Tien and Hoa Phuoc. With diverse terrain, Hoa Vang is divided into 3 different regions. The mountainous areas (400-500m above sea level) in the West include Hoa Bac, Hoa Ninh, Hoa Phu and Hoa Lien communes, occupied about 78.66% of the total natural land area of the district. Meanwhile, the midland region is characterized by semi-midland and midland areas, alternating with narrow fields, including Hoa Phong, Hoa Khuong, Hoa Son and Hoa Nhon communes, accounting for 17.18% of the total natural area of the district. The remaining called delta areas where account for 4.16% of the total natural area with representative of 3 communes of Hoa Tien, Hoa Chau and Hoa Phuoc.

(2.7)

11

3.1.2. Socio-economic characteristic The agricultural sector still accounts for a large proportion in

the economy. Currently, though having 19 reservoirs with 451.57 km long of canals, the irrigation system of the district has only solved 50-60% for agricultural production. 3.1.3. Land use structure

According to land statistics in the year of 2016, the total land area

of Hoa Vang district is 73,317.2 hectares, the agricultural land has an

area of 62,865.7 hectares; The non-agricultural land: 9,898.7 ha; and un-

used land: 552.7 ha. Thus, more than two thirds of the district's land

area is used for agricultural purposes, including paddy rice land.

3.2. CHANGES IN PADDY LAND AREAS IN HOA VANG DISTRICT DURING THE PERIOD 1997-2016

3.2.1. The map of paddy land status in 1997 and 2016

3.2.1.1. Results of remote sensing image interpretation

This study has used one scene of Landsat TM5 image in

1997 and 04 scenes of RapidEye images in 2016 to show the entire

boundary of Hoa Vang district.

The accuracy of remote sensing image interpretation for

Landsat TM5 images in 1997 has the lowest J value of 1.7 and the

highest is 2.0. For RapidEye image in 2016, the J value also

fluctuates in the range from 1.7 to 2.0. The classification accuracy

of the results of remote sensing image interpretation is assessed

through commission errors, omission errors, overall accuracy and

Kappa coefficients. Specific data are presented in Table 3.5 and

Table 3.6.

85.75%

13.50%

0.75%

Agricultural land Non-Agricultural land Un-used land

Figure 3.6. The land use structure in Hoa Vang (2016)

12

Table 3.5. The classification accuracy of Landsat TM5 image in 1997

Classification Commission

error (%)

Accuracy based on

commission error Commission

error (%)

Accuracy based on

Omission error

Pixel % Pixel %

LUC1 18.69 13822/16999 81.31 18.86 13822/17035 81.14

LUC2 18.19 5845/7145 81.81 17.23 5845/7062 82.77

LUC3 24.71 908/1206 75.29 28.39 908/1268 71.61

ĐK1 9.00 16560/18197 91.00 10.31 16560/18464 89.69

ĐK2 11.22 56203/63304 88.78 10.53 56203/62819 89.47

ĐK3 11.16 740/833 88.84 18.86 740/912 81.14

ĐK4 6.09 7453/7936 93.91 7.00 7453/8014 93.00

ĐK5 29.39 543/769 70.61 33.37 543/815 66.63

Overall

accuracy 102074/116389 87.70%

Kappa

coefficient 0.83

Table 3.6. The classification accuracy of RapidEye images in 2016

Classification commission

error (%)

Accuracy based on

commission error commission

error (%)

Accuracy based on

Omission error

Pixel % Pixel %

LUC1 5.33 3125/3301 94.67 6.88 3125/3356 93.12

LUC2 7.31 786/848 92.69 7.85 786/853 92.15

LUC3 9.91 918/1019 90.09 7.65 918/994 92.35

LUC4 3.81 1387/1442 96.19 8.93 1387/1523 91.07

LUC5 3.79 406/422 96.21 4.69 406/426 95.31

ĐK1 10.70 11703/13105 89.30 6.56 11837/12524 93.44

ĐK2 5.44 6764/7153 94.56 6.22 6764/7213 93.78

ĐK3 9.47 172/190 90.53 6.52 172/184 93.48

ĐK4 9.54 9782/10814 90.46 13.64 9782/11327 86.36

ĐK5 14.67 1425/1670 85.33 8.89 1425/1564 91.11

Overall

accuracy 36468/39964 91.25

Kappa

coefficient 0.89

The results in two table indicate that total accuracy of

Landsat TM5 and RapidEye is 87,70% and 91,25% respectively.

Likewise, the Kappa coefficient equals 0,83 in 1997 and 0,89 in

2016 that means acceptance level is high.

3.2.1.2. The current map of paddy rice land in 1997 and 2016 of

Hoa Vang district

The results of spatial distribution of paddy rice land in 1997

and 2016 shown in Figure 3.6 and 3.7. Accordingly, although the

area of paddy land is distributed in all 11 communes, it presents an

uneven concentration, in which mostly in the delta and midland

13

areas. It also shows that Hoa Tien is the largest area of rice

cultivation with 578.1 ha, while the smallest is 58 ha, found in Hoa

Phu commune.

3.2.2. Changes in paddy land areas in Hoa Vang district during

the period 1997-2016

Based on the results of remote sensing image interpretation

from RapidEye and Landsat TM5, mapping of paddy land status in

1997 and 2016 was created first, then the study has applied spatial

analysis function in ArcGIS sofware to develop a changing map of

paddy rice land in the period 1997 - 2016 by the last. The results

are shown in Figure 3.10.

Figure 3.10. The map of changes in paddy rice land areas in Hoa

Vang district from 1997 to 2016 (Miniature image of map scale at

1/25,000)

Based on the map of paddy land use change, this study has

calculated for detail changes in whole 11 communes as following

in table 3.7.

Table 3.7. The changes in paddy land areas in Hoa Vang district in

the period from 1997 to 2016 (Unit: Ha)

Communes Paddy land

areas in 1997

Paddy land

areas in 2016 Changes (+/-)

Hoa Bac 122.4 121.5 -0.9

Hoa Lien 681.4 302.9 -378.5

Hoa Ninh 132.3 103.4 -28.9

Hoa Son 279.5 209.7 -69.8

Hoa Nhon 388.9 370.9 -18.0

Hoa Phu 110.0 58.2 -51.8

Hoa Phong 503.8 501.4 -2.4

Hoa Chau 395.5 261.5 -134.0

Hoa Tien 567.8 548.7 -19.1

Hoa Phuoc 230.3 162.5 -67.8

Hoa Khuong 496.4 402 -94.4

Total 3,878.3 3,042.7 -835.6

14

It is clear that althought rice cultivation land was still distributed in all communes of the district, the total area of paddy land has decreased by 835.6 ha, from 3,878.3ha to 3,042.7 ha during the period of 20 years.

3.2.3. The factors affecting on changes in paddy land areas in Hoa Vang district 3.2.3.1. The opinions of the key-informants about effects on the change of paddy land areas The results of key-informants interview show that there are 07 factors effect to the decrease of paddy rice land area in Hoa Vang district (figure 3.12). More specifically, the Likert scales were used in their opinions with 3 levels including less, moderate and significant impacts. Accordingly, 2 groups were identified. The first consists of soil and topography reasons, where received no vote by key-informants for significant effects but rather mostly less and moderate effects. By contrast, 5 remaining factors belong to the second group where most of key-informants agreed that they are major causes of the rice field reduction. In which, urbanization and drought have the most significant impacts with 68.6% and 58% of respondents respectively.

Figure 3.12. The factors effect to paddy rice land area decreasing

in Hoa Vang district.

3.2.3.2. The correlation between variables and rice field reduction

Based on the results of key-informants interviews, 05

independent variables that include drought, policy, income, labor

force and urbanization were used in Pearson correlation analysis

because of sig <0.1. However, the results of Pearson correlation

analysis reported that there were 04 variables can use as input data

for linear regression analysis including drought, policy, income and

urbanization.

0% 50% 100%

Thổ nhưỡng

Địa hình

Hán hán

Chính sách

Thu nhập

Thiếu lao động

Đô thị hóa

Ảnh hưởng ít

Ảnh hưởng trung bình

Ảnh hưởng lớn

Urbanization

Lack of labor

Income

Policy

Drought

Terrain

Soil

Less impact

Moderate impact

Significant impact

15

3.2.3.3. The linear regression analysis

The result indicates R2 = 0.683. Thus, the model with 04

independent variables with the value of R2 is adjusted to 0.683,

showing that the model's suitability is 68%, the rest is due to the

impact of other factors.

Bảng 3.10. The results of multiple linear regression

Model

Unstandardized

(regression) coefficients

Standardized

(regression)

coefficients T Sig.

Beta

coeffici

ents

standard

deviation

Beta

coefficients

Constant 0.717 0.458 1.566 0.128

Drough 0.200 0.093 0.221 2.138 0.041

Policy -0.204 0.089 -0.264 -2.286 0.029

Income 0.257 0.104 0.285 2.460 0.020

Urbanization 0.394 0.140 0.367 2.806 0.009

Based on analysis above, the regression equation is rewritten as follows:

Y = 0.221(Drought) – 0.264(Policy) + 0.285(Income) + 0.367(Urbanization)

3.3. Drought situation in paddy rice land areas at Hoa Vang district

3.3.1. Drought situation using Standardized Precipitation Index - SPI during the period 1997-2016

3.3.1.1. SPI changes during the period 1997-2016 In this study, we used data of rainfall in 04 gauging stations

including Danang, Tam Ky, Thuong Nhat and Ai Nghia. The results describe that although there is a difference in the monthly SPI trend during the 20-year period, the SPI index of all four points tends to decrease at zero. It means that drought level will more and more sirious. 3.3.1.2. Drought level based on SPI index for Winter-Spring crop This study calculates the SPI index by month of the Winter-Spring crop (Dec, Jan, Feb, Mar and Apr). Regarding to the temperature, it is obvious that these months present low temperature, as a result the drought rarely occurs. Though it happens, due to drought sometime happens in the end of crop, its impact is not significant on rice cultivation.

16

3.3.1.3. Drought level based on SPI index for Summer-Autumn crop The SPI index that was calculated from 04 gauging stations from 2010 to 2016, was mainly negative value. It means that the drought was severe and/or extreme levels. At the same time, when we consider with reality, the months in this season also recored the highest temperature. 3.3.2. Surface water systems and irrigation types for rice cultivation 3.3.2.1. Surface water systems in Hoa Vang district Although there are 19 reservoirs and dams in the district, 02 of out have large capacity. However, the irrigation capacity of dams for rice cultivation was very low, especially in dry seasons. 3.3.2.2. The irrigation types for rice cultivation

The surveys indicate that there were two types of irrigation applied in rice cultivation so-called active and non-active irrigations. In the Winter-Spring crop, while most of the paddy land was actively irrigated, about 231 ha dependence on rainfall. In the Summer-Autumn crop, there are also two types of irrigation: active irrigation and non-active irrigation. In addition, some paddy areas cultivate rice without irrigation water. 3.4. THE EFFECTS OF DROUGHT ON PADDY LAND USE AND MANAGEMENT IN HOA VANG DISTRICT 3.4.1. The effects of drought on rice cultivation management 3.4.1.1. The opinions assess drought impacts on the implementation of State management on land

The results present that the effects of drought on 15 contents of State management on land are as follows: drought has the greatest impact on 05 contents including managing land allocation, land lease, land recovery and change of land use purposes with an average value of 2.86. The next four contents: Making land statistics and inventories; Managing master plans and plans on land use; Land registration, compiling and managing cadastrial records, and granting certificates of land use rights and ownership of houses and other land-attached assets; Surveying, measuring, making cadastral maps, land use status quo maps and land use planning maps; surveying and assessing land resources; and surveying for land pricing have values higher than the average (2.0) are 2.80, 2.77, 2.69 and 2.60 respectively. The remaining 10 contents of State management on land are equal to or below average threshold.

17

3.4.1.2. Drought impacts on the implementation of State management on land in Hoa Vang district

In general, the impact of drought on the management of agricultural production and the administration of irrigation systems and pumping stations are regularly concerned by relevant agencies and departments. However, the impacts of drought on the implementation of the contents of the State management on land have not been evaluated and recognized in the real situation yet. 3.4.2. The impacts of drought on paddy land use in Hoa Vang district 3.4.2.1. rought on paddy land use based on the SPI index and remote sensing image

The SPI index by month shows that the moderate and/or severe droughts occored in the Summer-Autumn crop by 2002, 2006, 2010, 2011, 2015 and 2016. Therefore, we applied remote sensing images in 2002, 2006, 2010, 2011 and 2015 that were interpreted according to the method used to interpret images in 1997 and 2016 as noted in methodology. The evaluation results of the accuracy of interpretation based on the difference J index, overall accuracy and Kappa coeficient of which most are above the average threshold. Therefore, the interpretation of remote sensing images is used as a baseline map, combined with SPI data of 8 gauging stations to run spatial interpolation to establish drought maps on rice land for the study area. The results are shown in Figure 3.26.

18

Figure 3.26. The simulation map of effects of drought on the paddy

area in terms of spatial in Hoa Vang district (Miniature image of

map scale at 1:25,000)

It can be seen that droughts has occurred at paddy land areas in

the years of 2002, 2006, 2010, 2011, 2015 and 2016. However, the

drought level and the spatial distribution are different according to

period. In general, drought affected on rice cultivation area in Hoa Vang

district during the period from 1997 to 2016 is uneven and unclear

change. In which, in 2002, 2006, 2010, 2011, 2015 and 2016 witnessed

the largest droughts that are at moderate and/or severe levels.

3.4.2.2. The effects of drought on paddy land use based on the

results of household surveys

Table 3.19. The effects of drought on paddy land use in case study

(Unit: m2/household)

No. Categories

Summer-

Autumn crop

(X ± SD)

Winter-

spring crop

(X ± SD)

p

1 Total area of rice

cultivation 1895 ± 1515 2470 ± 2185 0.000*

2 Areas of rice cultivation

affected by drought 1630 ± 1525 180 ± 395 0.000*

Note: The p values * representing a statistically significant

difference with sig. <0.05 and 95% of confidence.

The results of surveys indicate that the area of cultivated rice

in the Summer-Autums crop was lower than the average area of

paddy fields. The p-value equal to 0 means that the data of both

factors are statistically different between the crops.

19

Table 3.20. The effects of drought on paddy land use in

mountainous areas (Unit: m2/household)

No. Categories

Summer-

Autumn crop

(X ± SD)

Winter-

spring

crop

(X ± SD)

p

Hoa Ninh commune (n = 32)

1 Total area of rice cultivation 1730 ± 470 2990 ± 1290 0.013*

2 Areas of rice cultivation

affected by drought 1315 ± 1360 0 ± 0 0.010*

Hoa Phu commune (n = 37)

1 Total area of rice cultivation 1225 ± 765 2245 ± 935 0.000*

2 Areas of rice cultivation

affected by drought 1115 ± 670 0 ± 0 0.000*

Hoa Lien commune (n = 104)

1 Total area of rice cultivation 2800 ± 1800 3185 ±

1650 0.000*

2 Areas of rice cultivation

affected by drought 2590 ± 1920 0 ± 0 0.000*

The data in the table 3.20 show that the rice lan area in the

Winter-Spring crop is higher than the Summer-Autumn. Moreover, p <

0.05 means statistically significant difference between the two factors

when comparing the Summer-Autumn and Winter-Spring crops.

Table 3.21. The effects of drought on paddy land use in midland

areas (Unit: m2/household)

No. Categories

Summer-

Autumn crop (X

± SD)

Winter-spring

crop

(X ± SD)

p

Hoa Son commune (n = 46)

1 Total area of rice

cultivation 2520 ± 1030 2545 ± 1005 0.317

2

Areas of rice

cultivation affected

by drought

1290 ± 930 120 ± 485 0.006*

Hoa Nhon commune (n = 65)

1 Total area of rice

cultivation 1620 ± 950 1665 ± 890 0.317

2

Areas of rice

cultivation affected

by drought

1035 ± 725 300 ± 640 0.002*

The results note that the area of rice cultivation in the

Summer-Autumn and Winter-Spring crops of both communes are

not different. However, it is different in the drought area in both

20

communes. In additional, the standard deviation of the drought rice

area of the surveyed households is higher than the average of total

rice land areas. As a result, the drought area among households is

complete different.

Table 3.22. The effects of drought on paddy land use in delta areas

(Unit: m2/household)

No. Categories

Summer-

Autumn crop

(X ± SD)

Winter-

spring crop

(X ± SD)

p

Hoa Chau commune (n = 33)

1 Total area of rice cultivation 1555 ± 1215 1550 ± 1215 0.317

2 Areas of rice cultivation

affected by drought 350 ± 275 300 ± 290 0.059

Hoa Tien commune (n = 30)

1 Total area of rice cultivation 645 ± 815 2280 ± 4920 0.000*

2 Areas of rice cultivation

affected by drought 1595 ± 950 800 ± 380 0.000*

It is clear that while Hoa Chau commune presented a small

different between the total area of rice cultivation and the drought

areas, it is contrast in Hoa Tien commune, where these two factors

have significant differences (p value <0.05). In particular, the total

area of rice cultivation in the Winter-Spring crop is triple than

Summer-Autumn, 1.3 sao and 4.5 sao respectively. Meanwhile, the

average drought area in the Summer-Autumn crop is 2.5 times higher

than the Winter-Spring crop. It also shows a statistically significant

difference between the Summer-Autumn and Winter-Spring crop.

3.4.3. Simulation of drought impacts on paddy land until 2035

in Hoa Vang district

3.4.3.1. Forecasting the effects of drought according to Vietnam

climate change scenario in 2016 for Danang city

In this study, in order to simulate the effects of drought on

rice cultivation area in Hoa Vang district, we used the climate

change scenario that calculated for Danang city, Quang Nam and

Thua Thien Hue provinces during period from 2016 to 2035, to

analyze forecast results.

3.4.3.2. Simulation of drought impacts on paddy land until 2035

in Hoa Vang district

The RCP4.5 and RCP8.5 scenarios were used for simulation

of the effects of drought on paddy land until 2035 in this research.

Moreover, we also used the average rainfall in 2016 in 4 gauging

21

stations and 4 simulation points to identify the SPI index that used

as input data for IDW tool in ArcGIS. Thereby, the study tried to

develop a map of drought levels on the rice cultivation areas until

2035. The results are shown in Figure 3.29.

(Miniature image of map scale at 1/25,000) Figure 3.29. Map of drought forecast on rice areas until 2035

under RCP4.5 scenario (Miniature image of the map at the rate of 1/25,000)

According to the RCP4.5 scenario, it can be seen that severe droughts will be found in rice areas of 4 communes namely Hoa Ninh, Hoa Lien, Hoa Son and Hoa Phu. At moderate drought level, it happens on most of the paddy land of all 11 communes. Under the RCP8.5 scenario, the paddy rice land areas of the district is less affected than the RCP4.5 scenario. At severe droughts level, there are only Hoa Lien and Hoa Ninh communes.

Thus, it can be seen that if the trend of rainfall in 2035 changes according to the climate change scenario in 2016, the area of rice cultivation will be less affected in the high emission scenario RCP8.5 compared with under low development scenario RCP4.5. In the context of the world and Vietnam are developing and implementing many action plans and strategies to change the climate factors according to the low emission scenario, the ability of land area for rice cultivation in Hoa Vang district will be at high risk of being affected by drought in the period 2016-2035. 3.5. PROPOSING ADAPTIVE SOLUTIONS TO DROUGHT IN PADDY RICE LAND USE AND MANAGEMENT IN HOA VANG 3.5.1. Analysis of adaptive solutions to drought in paddy land use and management in Hoa Vang district 3.5.1.1. For the State management of paddy land

Figure 3.29. Map of drought

forecast on paddy land until 2035

under RCP4.5 scenario

Figure 3.30. Map of drought

forecast on paddy land until 2035

under RCP4.5 scenario

22

Manage the recovery and transfer of rice land use purposes; Solutions for statistics and inventory of paddy rice land; Solutions for planning management, land use planning; Solutions for surveying, measuring, cadastral mapping, land use status maps and land use planning maps; investigation and evaluation of land resources; Solutions for land registration, establishment and management of cadastral files, issuance of land use right certificates for paddy rice land. 3.5.1.2. In the management of rice cultivation and irrigation systems in the district The results show that 2 out of 5 proposed solutions are the most suitable because of their efficiences such as low cost, adaptive including crop conversion and suitable varieties. However, when considering with different regions, while crop restructuring solution was assessed as feasible in all three areas, the solution to select suitable rice varieties was assessed feasibly only in the lowland and midland communes, while less feasible found in mountainous areas. 3.5.2. Proposing adaptive solutions to drought in managing and using paddy areas 3.5.2.1. Solutions on policy - Regarding the paddy land use planning

Clearly, it needs suitable policies to promote the development of rice cultivation, in which forming concentrated production areas is a feasible solution. At the same time, solutions on rice cultivation land planning is also important. Beside, the land consolidation and exchange needs to be harmonized between household economic benefits and social benefits. Land use right certificate (LURC) needs to base on real cases and conditions. Finally, for the area of paddy land affected by drought, it needs to plan for conversion, recovering to other plants. - Regarding the management of rice cultivation development Transfer of scientific and technological advances in rice cultivation fields to farmers aims to increase income/profit per unit area. For the area of paddy land affected by drought, it needs to plan for conversion, recovering to other crops with higher efficiency. 3.5.2.2. Solution on crop restructuring As noted, this solution is highly feasible in case study because it can adapt to drought in the process of managing and using rice field areas. However, one important sould be noted is that what we need here is an excellent plan that must based on real

23

situation, each topographic, region characteristics, as well as socio-economy sector. 3.5.2.3. Solutions on irrigation system for rice cultivation Reality, improve irrigation systems is need to serve irrigation more effectively, as well as caused enough irrigating water sources in both crop seasons. For large reservoirs such as Hoa Trung, Dong Nghe and Truoc Dong, it needs to upgrade capacity. Concurrently, built 1 new dam on Tuy Loan river to supply water for 300 ha of agricultural land is also a good solution. 3.5.2.4. Solutions on human resources

For district and commune levels, training and retraining in knowledge/skills as well as reasonable charge officials is neccessary. Moreover, it is possible to improve the capacity to use data and information for relevant departments. Improve the capacity to collect and synthesize data and information available at the community level for higher level disaster planning and management plays important role in agricultural product management. For farmers, they need to be trained and introduted in rice cultivation techniques in the direction of commodity production, focusing on product quality. 3.5.2.5. The media solutions and awareness raising solutions In summary, to implement the solutions to adapt to drought in the management and use of paddy land, there should be consistency from the planning to specific implementation guidelines with the participation of many government level and related departments in Da Nang city. At the same time, the authorities at all levels should have a policy to promote training of human resources in specialized agencies, training of farming techniques for people should also be taken care of.

CHAPTER 4. CONCLUSION AND SUGGESTION 4.1. CONCLUSION

Based on results obtained and mentioned above, the thesis draws five main conclusions as follow:

1) Map of the status of paddy rice land in Hoa Vang district in 1997 and in 2016 was created by remote sensing and GIS technology with high in total accuracy and Kappa coefficient. At the same time, factors affecting the changes in rice land area were determined based on multivariate regression analysis methods, including: drought, income, urbanization, policy.

2) The situation of drought in the district was assessed through the use of a combination of SPI index and participatory GIS methods to mapping the surface water source system

24

irrigation, maps of irrigation methods in Winter-Spring and Summer-Autumn crops for paddy land. The results showed that drought often occurred in June and July in the Summer-Autumn crop. Together with unven in surface water system, most of the dam system has a small capacity was one of many reasons lead to drought, especially in the dry season.

3) The effects of drought on paddy land management was carried out by the use of T-test method that based on the key-informant interview. There are 05 out of 15 contents of State management on land affected by drought. The results of this study have changed the perception of parties about the actual drought that affects the implementation of state management contents on land in the areas where they never thought of it.

4) By using a combination of several methods including remote sensing, GIS and focus group discussion, household survey, the study has evaluated the effects of drought on rice cultivation areas from district to commune level, from region to household. At the same time, the study also forecasted the effects of drought on paddy land area in the period 2016-2035 by applied the RCP8.5 scenario and RCP4.5 scenario. Based on the adaptive drought solutions being applied in the district, this research proposed 05 groups of solutions to drought adaptation in management. 4.2. SUGGESTION

1) Due to time and budget limitations, during the implementation, we has faced some challenges as follows: first, only some out of meteorological indexes was used in this research. Second, although there are combined with data of surface water source system, it was impossible to create a map of irrigation. Last, remote sensing image data used was mostly from free sources, thus the resolution was low (Landsat image). As a result, it took a lot of time to get good interpretation results. This is a significant limitation to note if other studies want to apply research methodology/procedures that was implemented in this dissertation.

2) It should be coordination between stakeholders from the authorities at central to local agencies in implementing solutions to adapt to drought in the rice land management and use in the district.

3) The relevant agencies should refer to the results of this study. On the one hand, they can use the maps to integrate into the database in rice land planning under context of climate change. On the other hand, they can apply the proposed solutions in this study to increase adaptability to drought in the management and use of rice cultivation regions.